C题评论-->amao转移

qcwf

你后面的那个0是怎么预测出来的

qcwf

<>另外，你们是用什么方法作出来的</P>

shibio

确实，我也想知道０是怎么来的

yujian_257_99

<>我们直接预测到的结果是0.2463，  又得到它有0.2左右的误差，所以结果就会是（0.24-0.2）（约为0）——（0.24＋0.2）范围。</P>
<>所以这个0（0）也是有可能的，在现实中这也是很可能发生的，因为质量实在是无可挑剔(呵呵，那就很好了咯，无论对厂家还是消费者)，当然还有一个可能就是0.41（1）。</P>
<>谢谢探讨！</P>

yujian_257_99

直接预测结果0.2463，大体是先把握垂直方向的规律，在第二问的基础上，然后再水平方向上的规律。

实际工作者

<>已删除</P>

[此贴子已经被作者于2005-4-22 14:27:51编辑过]

yujian_257_99

<>首先感谢实际工作者老师的指导！</P>
<>其实，您讲的横向数据有叠加问题，我们是注意到了。注意到他们单月各自的千车故障数，并注意分析了各月千车故障数之间的联系。</P>
<>所以，在我们组论文的附件中就列了三张表</P>
<P>1.累积千车故障数表(和原表一致)；</P>
<P>2.当月千车故障数表；


<p>
<P 0pt? 0cm>3.当月千车故障数差分表；</P>
<P 0pt? 0cm>并且还编制了一套基于这类数据表的看图软件，更直观地观察变化趋势，来指导我们解题。</P>
<P 0pt? 0cm></P>
<P 0pt? 0cm>他们对我们在分析数据中很有作用！</P>

实际工作者

你们讨论不合理数据了吗？有没有呀？什么原因产生的？

IRIS

<>实际工作者老师，</P>
<>我们认为数据不合理是由于原题中千车故障数计算方法不合理，确切的说是计算公式中分母不合理，</P>
<>同时还有分子采取故障累加的方法也不能反映问题本质。</P>
<P>所以 ，我们这组首先对原表进行的改进，就是利用增量，也就是根据差分算出新表</P>
<P>然後在在新表上面进行预测的，预测是横向用Weibull分布，这里我们没用到泊松分布</P>

yujian_257_99

<>按楼上说的话，那就是全部的数据都不合理了？</P><>我们是先假设了对我们预测没有用或预测产生反面影响的数据为不合理的数据。</P><>然后就找出了一些不合理数据。</P>