你好，
我是
傑瑞
魚。
I 工作 為了 跳轉。
I 支援 我們的 顧客 在 這 中央 地區 的 這 團結的 州。
今天， ID 喜歡 到 演講 到 你 關於 一個 外掛 那 我已經 發達。
這 標題 的 這 紙 是
檢索A 任意的 真實部分 分佈
來自 M 測量 部分 分佈 和 這 測量 特徵
那 去 沿著 和 這 測量。
今天的 議程。
第一的 是 去 到 演講 關於， 的 課程， 什麼 這樣做 演講 地址？
為什麼 是 這 所以 重要的？
為什麼 不能 我們 只是 減去 差異 到 得到 我們的 真實零件分佈？
A 小的 位元 關於 什麼是 在後面 我們的 估計 計算。
患病的 示範 這 插件，
包括 一些 測試 結果 和 添加 一些 故障排除 尖端。
患病的 告訴 你 在哪裡 你 能 尋找 這 插件，
和 然後 出色地 分享 和 你 如何 你 能 給 我 回饋
在 什麼是 好的 和 什麼 你 不 喜歡 關於 這 插件，
區域 為了 改進， 和 所以 向前。
什麼 是 我們 尋址 這裡？
出色地， 是 說 關於 一個 外掛 那 確定 a 真實零件分佈
如果 你 給 它 a 測量 部分 分配
和 如果 你 描述 你的 測量 表現 特徵。
它是 漂亮的 簡單的 到 概念化 如果 我們 開始 和 a 真實零件分佈。
這是 我們的 真的 部分 價值 相對 我們的 百分比 的 部分。
然後 我們 跑步 那 透過 a 測量，
一個 不完善 測量 那 有 一些 變異數 和 偏見 特徵。
我們 將要 得到 a 測量 部分 分配 出去 的 那。
我們 不 知道， 儘管， 什麼 我們的 真實零件分佈 是。
什麼 是 說 關於 是 交換 那些 職位
在哪裡 我們 開始 和 a 測量壓力 藝術 分配，
我們 減去 出去 我們的 測量 表現 特徵，
和 我們 結尾 向上 和 a 真實零件分佈。
那是 漂亮的 簡單的 到 理解， 但 它 獲取 更多的 複雜的
如果 我們 有 a 測量 部分 分配 那 是 不是 通常情況下 分散式
和/或 我們 有 a 量規 那 執行 在 非標準 方法， 你 可能 說。
也許 我們的 標準 偏差 節目 曲率 和 這 測量 部分 價值，
或者 或許 它 有 偏見 那 線性地 變化，
或者 或許 它 有 曲率 作為 出色地。
如何 能 我們 拿 這些 數量， 這 測量 部分 分配
和一個 隨意的 測量 表現 曲線，
和 來 向上 和 什麼 這 真的 部分 價值 曾是
那 必須 有 造成 這 測量 部分 價值？
為什麼 是 它 重要的？
出色地， 我們 全部 知道 那 全部 量規 是 不完善。
我們會 喜歡 到 得到 一個 主意 的 這 真實零件分佈。
你會 看 它 提及 到 作為， 我們 去 沿著 作為 轉運蛋白。
我們 能 理解 我們的 類型 1 和 類型 2 錯誤。
A 類型 1 錯誤 方法 我們的 測量 是 投擲 離開 好的 部分。
A 類型 2 錯誤 方法 我們的 測量 是 接受 壞的 部分。
兩個都 的 這些， 特別 在 a 製造業 環境，
是 壞的 事物 到 發生。
如果 是 投擲 離開 好的 部分， 然後 那是 浪費。
我們 不 想 到 有 浪費 在 我們的 過程。
那是 只是 a 直的 底部 線 扣除 從 我們的 利潤 陳述。
我們 也 不 想 到 接受 壞的 部分。
如果 我們 做 那， 我們 船 這 壞的 部分 出去 到 a 顧客。
是 可能 去 到 得到 投訴， 是 去 到 得到 返回， 返工，
它是 去 到 損害 我們的 公司的 名聲。
我們 不 想 到 有 任何一個 一 的 那些 類型 的 錯誤。
他們 兩個都 傷害 我們的 公司。
如果 我們 知道 這 真實零件分佈，
我們 可以 估計 這 成本 聯繫 和 這些 錯誤。
那 特別的 主題 是 已解決 在 其他 紙
存在 呈現 這裡 在 發現 2023年。
和 這 標題 和 這 紙 數字， I 鼓勵 你 到 看 它 向上。
I 合著 這 紙 和 二
的 我的 同事， 布雷迪 布雷迪， 和 傑森 威金斯。
我們 需要 那 真實零件分佈 到 製作 這 評估。
為什麼 不能 我們 只是 減去 這 差異？
出色地， 你 能。
如果 你的 測量零件分佈是 通常情況下
和 你的 測量 有 持續的 變異數 和 偏見 穿過 這 測量 範圍，
然後 你 能 得到 到 你的 真實零件分佈。
你 不 知道 這 真實部分 價值觀 的 個人 部分。
你是 絕不 去 到 知道 那， 但 你 能 得到 到 這 分配。
它是 簡單地， 在下面 這些 約束， 在下面 這些 假設，
這 變異數 的 這 真實零件分佈 是 只是 這 不同之處 在 這 差異
的 你的 測量零件分佈 和 你的 測量 方差。
你 減去 那些 二，
你 拿 這 方塊 根， 和 你 得到 這 標準 偏差 的 你的 測量。
T 他 平均的， 我是 對不起， 標準 偏差 的 你的 真實零件分佈。
這 平均的 在哪裡 你的 真的 部分 分配 是 居中
是 簡單地 無論 你的 測量 部分 分配
是 居中 減 這 偏見 的 這 測量。
O f 課程， 這 問題 是， 什麼 做 你 做
如果 你的 測量零件分佈 是 不是 普通的
或者 如果 你的 測量 有 例外 特徵？
這 是 如何 我們 能 概念化 輸入 這些 價值觀，
和 患病的 展示 你 這 外掛 在 只是 a 第二。
我們 能 有 任何 隨意的 輸入。
這裡 我們已經 得到 為了 我們的 測量零件分佈，
這 是 我們的 測量零件值。
T 他 計數 為了 然而 部分 那 我們 有 測量。
或許 這 看起來 喜歡 a 組合 的 二 普通的 分佈。
或許 它是 某物 a 小的 不同的 比 那。
這 觀點 是， 你 能 放 在 任何 輸入 那 你會 喜歡，
任何 輸入 形狀 為了 這 測量 部分 分配。
然後 我們 描述 這 測量 使用 二次函數 函數
為了 這 西格瑪 和 為了 這 偏見 的 這 測量。
通常情況下， 全部 你是 去 到 有 是 a 標準 測量
會 是 只是 這些 常量 出去 這裡 在 正面，
C0 和 D0， 和 D0 可能 是 零 如果你 不 有 任何 測量 偏見。
I f 你的 西格瑪 變化 線性地 和 部分 價值，
我們 允許 你 到 放 在 C1 和 D1 如果 你的 偏見 變化 線性地。
如果 有 任何 曲率， 我們 允許 你 到 放 在 a C2 和 a D2。
什麼時候 你 放 向上 你的 測量 方程， 如果 你 放 在 全部 的 這些 價值觀，
它是 可能的 到 產生 消極的 標準 偏差
之內 這 測量 範圍。
不 做 那。
如果 你 能 避免 它， 不 做 那。
那裡 可能 是 出乎意料 結果 和 這 外掛
如果 你 有 消極的 標準 偏差。
只是 提防 的 那。
什麼是 在後面 這 估計 計算？
出色地， 我們 開始 和， 的 課程，
這 實際的 措施 部分 分配 和 這 測量 特徵。
我們 選擇 一個 估計的 真實零件分佈，
哪個 似乎 喜歡 a 好的 主意。
出色地 開始 和 實際 測量 D 部分 分佈。
然後 我們 放 那 估計的 真實 D 部分 分佈
透過 a 轉型 那 代表 這 測量 特徵，
和 那 殖利率 一個 估計的 測量 部分 分配。
我們 能 然後 比較 這 估計的 測量壓力 RT 分配
和 這 實際的 測量壓力 藝術 分配 在 a 逐箱 基礎
和 得到 a 殘差 和 的 方塊 錯誤 為了 那 比較。
然後 如果 我們 去 後退 和 調整 這 振幅
的 這 真的 D 部分 分佈 估計，
我們可以 調整 那些 直到 我們 得到 這 估計的 措施 部分 分配
到 同意 作為 密切 作為 可能的 與 實際的 措施 部分 分配。
我們 做 那 使用 a JSL 最小化 功能
到 嘗試 到 最小化 這 殘差 和 的 正方形。
全部 正確的， 讓我們 拿 a 看 在 這 插件。
一次 你 安裝 這 插件，
它 將要 來 在 在下面 測量 學習 工具 和 脫硫塔 估計。
這 是 什麼 這 外掛 現在 看起來 喜歡， 版本 1.0。
我們 開始 離開 和 這 能力 到 選擇
什麼 類型 的 輸入 測量零件分佈 你 有？
現在 那 各不相同， 患病的 來 後退 到 這 隨意的 形狀 在 a 分鐘。
我們 也 有 普通的，
你 輸入 這 平均的 和 標準 偏差， 對數常態， 威布爾，
指數， 伽馬， 和 雙重混合物 普通的 分配。
我們 能 放 這些 向上 到 是 參數 如果 我們 想。
如果 你 知道 那 你 有 a 威布爾 分配， 為了 例子，
你 能 使用 那 作為 你的 輸入 分配。
讓我們 開始 和 普通的。 讓我們 只是 製作 它 簡單的。
這裡 我們 有 a 普通的 分配 有 a 意思是 的 零
和 a 標準 偏差 的 三。
T 帽子 顯示 在 這 控制板 這裡 在 這 小的 圖形。
讓我們 使用 a 測量， 那是 a 非常 簡單的 測量，
有 a 標準 偏差 的 一 和 a 偏見 的 零。
點選 下一個。
這裡， 很多 喜歡 多於， 我們 得到 到 選擇 這 真實零件分佈 形狀。
我們 可以 說 那是 去 到 是 隨意的， 或者 它 可以 有 a 普通的 分配，
或者 它 可以 有 a 對數常態， 全部 這 相同的 分佈 這裡。
或者 向下 這裡 在 這 底部，
我們 給 你 這 選項 到 合身 全部 的 這 分佈 多於。
讓我們 再次 開始 和 a 簡單的 例子 的 a 普通的 分配，
和 出色地 計算 那些 結果。
我們 展示 二 輸出 地塊。
這 陰謀 節目 這 真實零件分佈 在 藍色的，
這 估計的 真實零件分佈 相對 這 測量 部分 分配，
這 實際的 測量 部分 分配 在 紅色的。
作為 你 會 預計 在 這 案件，
我們已經 得到 a 普通的 分配 為了 這 測量， 和 我們已經 得到 a 簡單的 測量。
這 是 一 的 那些 那 我們 可以解決 經過 手 如果 我們 通緝 到。
我們 結尾 向上 和 a 輕微地 更窄 真實零件分佈 比 這 已測量。
如果 我們 然後 去 到 做 a 查看 在 那，
我們 能 拿 那 真實零件分佈， 放 它 透過 這 測量，
和 我們 結尾 向上 和 一個 估計的 測量 分配 相對 這 實際的。
那是 什麼 我們 得到 向下 這裡。
它 看起來 喜歡 我們已經 得到 非常 好的 協定 在 這 特別的 案件。
讓我們 去 後退 向上 到 我們的 測量 定義。
出色地 保持 這 相同的 測量 部分 分配。
這 時間 出色地 放 在 a 偏見 的 二。
出色地 解決 再次， 假設 那
我們的真實零件分佈 是 通常情況下 分佈式。
我們 得到 這 出去。
漂亮的 簡單的 到 概念化。
一切 是 只是 轉移 超過 經過 二 單位。
這是 我們的 真實零件分佈 和 我們的 測量 部分 分配。
如果 我們 放 那 透過 那 測量 和 這 偏見，
我們 得到 後退 到 非常 好的 協定 之間
這 實際的 測量零件分佈和 這 估計的 措施 部分 分配。
第三 例子， 讓我們 說 那...
讓我們 來 後退 向上 這裡 和 患病的 轉動 偏見 離開 自從 我們已經 證明 那。
讓我們 說 我們已經 得到 這 相同的 輸入， 我們已經 得到 這 相同的 簡單的 測量，
但 現在 讓我們 說 或許 我們已經 得到 a 伽瑪 分配 這裡。
有 伽馬， 和 我們 想 到 合身 那。
出色地 打 計算。
這 是 這 最好的- 合身 伽瑪 分配 為了 那 輸入 普通的 分配。
你 能 看 它 沒有 合身 相當 作為 出色地。
我們的 真實零件分佈 是 a 小的 位元 傾斜的， 哪個 是 特徵 的 伽瑪。
如果 你 放 那 透過 我們的 測量， 我們 結尾 向上 和 這 協定
之間 這 測量 部分 分配， 實際的 和 這 估計的。
它是 不是 作為 好的 a 合身。
A 概括 的 那些 是 給定 這裡 在 這 桌子。
這 節目 我們 那 這 第一的 時間 我們 跑了 這， 我們 做過 a 普通的 分配 輸入，
哪個 和 二 參數， 我們 做過 a 普通的 合身 在 這 輸出
和 二 參數， 和 我們 得到 這 和 的 方塊 錯誤。
這 第二 時間 曾是 和 a 偏見，
和 我們 得到 這 相同的 和 的 方塊 錯誤 在 這 結尾， 作為 你 可能 預計。
然後 和 這 伽馬， 我們的 和 的 方塊 錯誤 曾是 a 小的 位元 更高。
我們 得到 a 快的 小的 概括 在 這 桌子。
那裡 是 二 其他
跳轉 數據 表 那 是 建造 那 有 全部 的 這 資訊,
這 原來的 分配 和 這 輸出 分佈
和 全部 這 測量 特徵。
全部 的 那些 是 總結 在 這些 其他 二 表
到 允許 你 到 去 透過 和 製作 你的 自己的 劇情 如果 你 想 到。
他們 是 也 那裡。
讓我們 做 一 那是 a 小的 位元 不同的。
讓我們 來 後退 向上 到 這 頂部 和 讓我們 選擇 a 使用者定義 形狀。
這 數據 桌子 是 簡單地 a 雙列 數據 桌子。
這 第一的 柱子 是 假定 到 是 這 中心 的 你的 部分 價值觀，
你的 垃圾桶 中心， 如果 你 將要， 在 那 直方圖。
這 第二 柱子 代表 這 振幅 作為 你 去 穿過。
那些 振幅 能 是 實際的 部分 計數， 他們 能 是 百分比。
任何事物 那 每個 垃圾桶 高度
或者 每個 直方圖 酒吧 高度 是 相對的 到 這 其他 高度。
I 規模 一切 到 製作 這 和 的 全部 那些 添加 向上
到 一 之內 這 程式 反正。
作為 長的 作為 這 相對的 高度 是 這 相同的，
沒有 事 什麼 這 實際的 振幅 是。
I 給 這 選項 到 打開 a 數據 桌子 如果 它是 不是 已經 打開，
或者 如果 它是 已經 打開 之內 跳轉，
然後 我們 能 只是 說， 選擇 這 已經 打開 數據 桌子。
這是 一個 例子 和 a 方塊 海浪
或者 a 制服 分配 為了 我們的 輸入， 測量 部分 分配。
現在， 這 是 a 艱難的 分配 到 有。
如果 你 思考 關於 這， 如果 你已經 得到 a 測量
那是 製作 通常情況下 分散式 錯誤 在 任何 觀點，
它是 去 到 是 真的 難的 到 製作
某物 那是 好的 和 鋒利的 和 脆 喜歡 這 分配 在 這 輸出。
讓我們 給 它 a 嘗試。
讓我們 說 這裡 我已經 得到 a 漂亮的 寬的 變化。
這 去 從 零 到 30歲， I 思考。
讓我們 說 我們已經 得到 a 量規 那 有 a 標準 偏差 的 五 和 不 偏見。
讓我們 說 我們 想 到 合身 a 普通的 分配 到 那，
和 現在 出色地 計算 那些 結果。
這裡 我們已經 得到 這 最好的 合身 普通的 分配
為了 a 真實零件分佈 那是 去 到 跑步 透過 這 測量
和 a 標準 偏差 的 五 到 嘗試 到 給 我們 這 方塊 海浪
為了 我們的M 測量 部分 分配。
如何 出色地 做過 我們 做？
出色地， 它是 這裡。
它是 不是 a 真實的 偉大的 形狀， 和 你 大概 不會 預計 它
到 是 a 偉大的 合身 給定 那 是 嘗試 到 使用 a 普通的 分配
到 合身 a 正方形， 一個 升I 方塊 功能。
如果 我們 通緝 到 做 一個 隨意的 功能， 讓我們 說 這 一 這裡。
這 一 I 只是 製成 向上 一些 數據。
患病的 展示 你 a 小的 位元 更多的 關於 什麼 它 是。
或許 這 看起來 喜歡 a 普通的
兩種混合物， 二 普通的 分佈 混合 一起。
讓我們 查看 那 出去。
讓我們 看 如果 我們 能 合身 這 到 a 雙重混合物 普通的，
和 那 選項 是 向下 這裡， 和 出色地 計算 那些 結果。
這裡 我們 去。
讓 我 跑步 那 一 更多的 時間。
I 不 想 我的 標準 偏差 到 是 那 大的。
讓我們 拿 a 更小 標準 偏差。
出色地 演講 關於 那 事物 在 a 分鐘。
一切 別的 這 相同的， 計算 結果。
有時 它 需要 a 很少 秒 到 來 後退。
它 只是 取決於 在 道路 這 常規 是 配件 事物。
這裡 是 我們的 已安裝 真實零件分佈
比較的 到 這 測量 部分 分配。
假設 那 我們的 真實零件分佈
是 二 普通的 分佈 混合 一起。
如果 你 跑步 那 透過 這 測量， 它 結束 向上 尋找 喜歡 這。
這 是 這 試圖 到 匹配 那
和 什麼 我們的 測量 D 部分 分佈 會 有 到過。
那是 不是 也 壞的。
那是 這 方式 那 這 外掛 作品。
現在， 那裡 是 其他 選項 這裡，
和 那 是 什麼時候 你 合身， 你 能 選擇 任何 輸入 你 想
為了 你的 測量 部分 分配， 你的 測量 特徵。
然後 什麼時候 你 合身 向下 這裡， 你 能 也 合身 一個 隨意的 形狀。
現在， 那 需要 在 我的 個人電腦 或許 a 分分鐘 到 跑步。
我是 去 到 空閒的 你 那 和 只是 展示 你 這 輸出 之內 a 微軟幻燈片軟體 滑動。
這裡 我們 是 後退 在 微軟幻燈片軟體。
這 是 一 其他 例子 那 我已經 得到 前 I 得到 到 這 隨意的 輸入。
這 一 有 a 偏見 那 我已經 表達 作為 一 加 0.03 次 這 部分 價值。
我已經 得到 a 線性地 改變 偏見 穿過 這 測量 範圍。
I 有 a 普通的 分配 為了 我的 輸入，
和 I 想 到 合身 a 普通的 分配 到 這 輸出。
作為 它 轉彎 出去， 這 是 我的 真實零件分佈，
和 這 是 我的 測量 部分 分配。
如果 I 跑步 那些 透過 這 測量，
甚至 儘管 它是 得到 這 線性地 改變 偏見
穿過 這 測量 範圍， I 得到 非常 好的 協定 之間 這 二。
這 是 什麼 發生 如果 I 拿 那 方塊 海浪
和 說， 「嘿 跳轉， 去 合身 任何 真實零件分佈 你想要
和 跑步 它 透過 a 測量 那 有 a 西格瑪 的 二 和 a 偏見 的 零，
和 告訴 我 什麼 那 分配 可能 看 喜歡。
什麼 你 得到 出去， 這 紅色的 曲線 再次
是 這 測量 部分 分配， 那 方塊 海浪。
你 得到 這 看起來很瘋狂 事物 和
全部 不同的 尖峰 和 山谷 在 它 作為 這 真實零件分佈。
出色地， 那 沒有 看 喜歡 任何 真實部分 分配 那 I 會 有，
但 如果 你 看 向下 這裡， 什麼時候 你 跑步 那 透過 這 測量，
它 做 a 漂亮的 好的 工作 的 模擬 這 方塊 海浪 分配。
這是 制服 分配。
I 相信 它是 在職的。
現在， 那裡 是 原因 那 它 可能 過來 和 某物 喜歡 這，
大概 聯繫 和 這 解決 的 這 測量 那 你 有。
這 測量 只是 可能 不是 解決 足夠的 元素 穿過 這 測量 範圍
作為什麼 你 需要 到 得到 a 好的 光滑的 分配 超過 這裡。
那是 這 主意 那 你 能 做 這 和 這 測量。
A 小的 關於 故障排除。
那裡 是 問題 如果 你的 測量 標準 偏差
是 也 大的 在 比較 到 這 測量 部分 解決。
如果 你 有 a 測量 部分 分配，
讓我們 說 它是 通常情況下 分散式 和 a 標準 偏差 的 三，
和 你 告訴 這 外掛 那 我的 測量 有一個 標準 偏差 的 五。
出色地， 有 不 方式 到 得到， 甚至 如果 你 有 這 相同的 真的 部分
那 你 措施 超過 和 超過 和 超過 再次， 你是 去 到 得到 a 傳播
那 有 a 標準 偏差 的 五， 它 不能 合身。
你會 得到 一些 一個 錯誤 什麼時候 這 發生。
它是 向上 到 你 到 數位 那 出去 那，
「嘿， 我的 標準 偏差 為了 我的 測量 是 方式 也 大的。 」
如果 它是 簡單地 在 這 邊緣 的 存在 也 大的。
讓我們 說 你的 標準 偏差 的 你的 測量 分配 是 3、
和 你的 測量 是 2.8，
然後 再次， 它是 去 到 嘗試 到 給 你 a 非常 狹窄的
真實零件分佈 到 支援 那，
和 那 能 帶領 到 一些 奇怪的 結果。
那裡 是 一些 奇怪的 組合 那 我已經 跑步 穿過
那 能 原因 這些 事物， I 稱呼 他們 無法捕獲 錯誤。
什麼時候 你 去 進入 這 跳轉 最小化 功能，
它 做 它是 自己的 事物 和 然後 來 後退 和 一個 回答。
如果 它 運行 進入 a 問題， 它 將要 丟 一個 錯誤。
或許 喜歡 這。
我已經 見過 二 或者 三 不同的 個， 這 是 一 的 他們。
I 不 有 a 方式 到 陷阱 為了 那些。
如果 你 得到 一個 錯誤 喜歡 這， 這 外掛 將要 繼續 到 跑步，
但 你會 需要 到 看 進入 什麼 狀況 有 你 放 在 這裡
那 跳轉 沒有 喜歡 那 它是 擁有 麻煩 解決 為了。
矮胖 測量 部分 分佈。
如果 你 有 a 測量 部分 分配，
在 事實， 這 一 這裡， 這 可能 是 漂亮的 粗短。
經過 厚實的， I 意思是 那裡 不是 非常 許多 垃圾桶 穿過 這 測量 範圍。
它是 有關的 到 你的 測量 在 這 結尾。 它是 如何 很多 能 你的 高馬凱格 解決。
你 想 到 有 a 很多 的 垃圾桶 穿過 這裡。
更多的 垃圾桶 是 更好的。
更少 垃圾桶 使 這 真的 部分 分配 非常 難的 到 估計。
然後 I 提及 或者 暗示 到 早些時候 那 你 能 有 長的 收斂 次，
特別 什麼時候 你是 嘗試 到 解決 為了 這些
隨意的 真實部分 分佈。
在 我的 個人電腦， 它是 不是 罕見 到 去 a 分分鐘 或者 a 小的 位元 更多的。
只是 懸掛 在 那裡。 這 外掛 有 總是 來 後退 為了 我。
它 沒有 懸掛。 它 只是 需要 a 儘管 為了 一些 解決方案。
外掛 可用性 應該 是 隨附的 到 這 特別的 記錄，
和 你 應該 也 是 有能力的 到 尋找 它
在 這 跳轉 社群 文件 交換 在下面 脫硫塔 估計。
如果 你 有 評論 或者 問題， 你 能 郵政 他們 任何一個 以下 這 影片
或者 在 這 文件 交換， 和 請 放 在 那裡 任何 建議 那 你 有
為了 改進 圖形 用戶一 介面, 任何 變化 在 這 輸出。
我們 沒有 演講 關於 這 數據 表 那 I 建造，
但 如果 你 看 那些 和 你 決定， 「嘿， I 希望 它 會 是 在 這 格式。 」
讓 我 知道。
那些 是 事物 I 能 改變 相當 容易地。
建議 為了 更多的 參數， 測量， 或者 真實部分分佈。
這些 是 這 普通的， 這 對數常態，
這 威布爾， 這 伽馬， 全部 的 那些 功能。
如果 你 有 更多的 那 你 想 到 添加 到 那，
讓 我 知道 和 患病的 看 如果 I 能 包含 那些。
然後， 的 課程， 問題 遭遇。
如果 你 能 包括 a 描述 的 這 問題， 如何 它 發生了，
那 將要 幫助 我 在 偵錯.
如果 可能的， 包括 a 非機密 樣本 輸入檔
那 I 能 使用 到 幫助 複製 這 問題。
和 無論 你 郵政 這些 評論，
請 包括 @JerryFish 在 你的 評論， 所以 患病的 得到 a 通知。
感謝 你 非常 很多 為了 傾聽 到 這 記錄。
不 忘記 到 查看 出去 這 隨同 發現 紙，
新聞快訊， 儀表 不是 完美的， 好的， 你 知道 那。
但 如何 很多 是 它 成本核算 你的 商業？
在下面 這 特別的 紙 數字？
感謝 你 非常 很多 為了 你的 時間。
