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使用威布尔分布
5.1 点估计和区间估计，130 5.2 删失，130 5.3 估计方法，132 5.3.1 Menon 方法，132 5.3.2 x 0.10 的顺序统计量估计，134 5.4 威布尔参数的图形估计，136 5.4.1 完全样本，136 5.4.2 删失样本的图形估计，140 5.5 最大似然估计，145 5.5.1 指数分布，147 5.5.2 指数分布的置信区间——II 型删失，147 5.5.3 指数分布的估计——区间删失，150 5.5.4 指数分布的估计分布 - I 型删失，151 5.5.5 指数分布的估计 - 零失效情况，153 5.6 威布尔分布的 ML 估计，154 5.6.1 形状参数已知，154 5.6.2 威布尔尺度参数的置信区间 - 形状参数已知，II 型删失，155 5.6.3 威布尔分布的 ML 估计 - 形状参数未知，157
斯坦威汽车车身有限公司
Stanways 是位于菲尔德海岸莱瑟姆圣安妮斯的一家知名、受人尊敬的大型经销商。2017 年，该业务被出售，纳萨尔看到了发展车身修理厂的机会。Stanways 是该地区一家拥有 50 多年历史的公司和品牌，享有良好的声誉。尽管他获得了占地 1.5 英亩的整块地皮，但他选择只接管车身修理厂部分，于是 Stanways Autobodies Ltd 就此诞生，让“Stanways”这个响亮的名字得以流传，成为尊重和延续高水平服务的标志。
指挥 - 斯威贡
适应情况 • 存在检测器持续检查房间内是否有人，并在预设的最小流量和占用流量之间调节气流。 • CO 2 传感器持续测量房间内的空气质量。当房间有人时，控制器会在预设的占用流量和最大允许流量之间可变地调节气流，以便为当前的占用人数提供足够高的气流。 • 压力传感器测量送风和排风侧的静态气压。压力读数用于平衡送风和排风以及控制风门叶片位置。 • 位于冷冻水供应管上的冷凝传感器可感应任何实际的冷凝沉淀。如果表面形成了冷凝，则连接到控制器的所有冷却阀执行器都会关闭，以停止冷凝水沉淀。当这种情况发生时，控制器会增加送风流量，以补偿容量损失，直到冷凝沉淀停止，水冷可以恢复。• 可以将窗户触点连接到系统，以感应窗户是打开还是关闭。如果窗户被证明是打开的，控制器会调整系统，关闭冷却、加热和通风，以避免不必要的能量损失。例如，如果有人在寒冷的冬夜把窗户打开，系统有一个内置的防霜冻保护功能，当室温降至 10°C 以下时，暖气就会启动。
威根议会 - 17424
我想查找过去 10 年内您所在地方当局区域内修建的大型旅游景点的经济数据。请提供以下信息：游客数量和收入：• 每个新开发的主要旅游景点的游客数量增幅百分比• 这些景点产生的直接收入。• 旺季和淡季的游客数量对比。• 景点开放前后游客在该地区的平均停留时间• 回头客百分比• 游客人口统计和旅行距离数据（如果有）就业影响：• 创造的全职工作岗位数量。• 创造的季节性工作岗位数量。• 估计当地创造的间接工作岗位。当地经济效益：• 当地旅游相关支出的记录增长• 对附近商业收入的影响• 当地商业入住率的变化• 对当地住宿预订的影响• 周边零售区客流量的变化财务绩效：• 景点的初始开发成本。• 产生的年运营收入。• 投资回报率（如果有）• 任何成功的拨款或投资计划。• 对地方当局税收的影响。回复 Haigh Woodland Park。维冈。表现数据：游客人数：2014/15 赛季：230,000。2021/22 赛季：593,571。2022/23 赛季：717,105。2023/24 赛季：589,662。2024/25 赛季：452,852。（截至 2024 年 12 月 31 日）。
语音回忆过程中脑电图回忆间隔的估计
图4显示了使用20倍交叉验证估计每个受试者的回忆间隔的结果。在图 4 中，横轴是时间，纵轴是来自 5 个受试者的 200 个样本（总共 1000 个样本）的准确率。红框内是语音回忆部分。前文研究 [2] 中的方法（图 4 中的蓝线）的准确率在语音回忆片段之间下降到 0.2，而本文提出的方法（图 4 中的橙线）则达到了 0.8 的稳定准确率。 从这些结果可以看出，可以说所提出的方法对于估计回忆间隔是有效的。然而，当我们观察所提出的方法在语音回忆部分之外的准确度时，我们发现与以前的研究相比，该方法将语音回忆部分之外的部分估计为回忆率的情况更为常见。这被认为是由于大脑中噪音的影响。因此，我们旨在通过将增加的 10 个样本应用于所提出的方法来减少这种噪音。结果就是图4中的绿线。在保持回忆部分的准确度的同时，非回忆部分的准确度得到了提高。基于这些结果，我们研究了所提出方法的最佳添加次数。结果如图5所示。图 5 显示了所有受试者对每个加法数字的准确率。蓝线表示整个时间内的平均准确率，橙线表示回忆期间的最大准确率。横轴是添加的样本数量，纵轴是准确率。通过添加 sigma，回忆部分的准确率得到了提高，达到了约 90%。另外，10 次添加等于 1 个样本。
