Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Engineering Statistics Handbook Episode 9 Part 4

Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG

Tham khảo tài liệu 'engineering statistics handbook episode 9 part 4', kỹ thuật - công nghệ, cơ khí - chế tạo máy phục vụ nhu cầu học tập, nghiên cứu và làm việc hiệu quả | 6.6.2.I. Background and Data 113.40820 113.40820 113.65289 113.89750 113.89750 114.14220 113.65289 113.40820 113.40820 113.65289 113.40820 114.14220 113.89750 114.14220 113.65289 113.65289 113.65289 113.89750 113.16360 113.16360 113.89750 113.65289 113.16360 113.65289 113.40820 112.91890 113.16360 113.16360 113.40820 113.40820 113.65289 113.16360 113.40820 113.16360 113.16360 112.91890 112.91890 112.91890 113.65289 113.65289 113.16360 112.91890 112.67420 113.16360 112.91890 112.67420 http www.itl.nist.gov div898 handbook pmc section6 pmc621.htm 13 of 14 5 1 2006 10 35 55 AM 6.6.2.I. Background and Data 112.91890 112.91890 112.91890 111.20631 112.91890 113.16360 112.42960 112.67420 113.16360 112.42960 112.67420 112.91890 112.67420 111.20631 112.42960 112.67420 112.42960 113.16360 112.91890 112.67420 112.91890 112.42960 112.67420 112.18491 112.91890 112.42960 112.18491 NIST SEMATECH HOME tools RAIDS search SACK NEXT http www.itl.nist.gov div898 handbook pmc section6 pmc621.htm 14 of 14 5 1 2006 10 35 55 AM 6.6.2.2. Model Identification Interpretation of the Run Sequence Plot We can make the following conclusions from the run sequence plot. 1. The data show strong and positive autocorrelation. 2. There does not seem to be a significant trend or any obvious seasonal pattern in the data. The next step is to examine the sample autocorrelations using the autocorrelation plot. Autocorrelation Plot Interpretation of the Autocorrelation Plot The autocorrelation plot has a 95 confidence band which is constructed based on the assumption that the process is a moving average process. The autocorrelation plot shows that the sample autocorrelations are very strong and positive and decay very slowly. The autocorrelation plot indicates that the process is non-stationary and suggests an ARIMA model. The next step is to difference the data. http www.itl.nist.gov div898 handbook pmc section6 pmc622.htm 2 of 5 5 1 2006 10 35 56 AM

Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.