1) Weibull forecast model
Weibull预测模型
2) Weibull model
Weibull模型
1.
Study on strength distribution based on Weibull model for rayon-based carbon fibers at various draft ratios;
不同拉伸条件下基于Weibull模型的粘胶基碳纤维强度分布研究
2.
Fitting Morgan-Mercer-Flodin Model and Weibull Model;
Morgan-Mercer-Flodin模型和Weibull模型的拟合
3.
Weibull model of species abundance distribution of Huodendron biaristatum community in Damingshan Nature Reserve
大明山云贵山茉莉群落物种多度分布的Weibull模型
3) Weibull-Markov
Weibull-Markov模型
1.
Weibull-Markov Model Using in Interruption Cost Estimation for Power Distribution Systems;
Weibull-Markov模型在配电系统可靠性成本估计中的应用
5) Weibull Peak Shape Model
Weibull峰型模型
补充资料：回归模型预测法
回归模型预测法
【回归模型预测法】简称“回归预测法”，以定量研究变量间相关关系的回归方法为基础的预测方法。基本思路是:通过样本信息，分析预测对象与有关因素之间的总体相关关系，设定适当的数学模型(称为总体回归模型)将这种相关关系的类型表达出来;然后再利用样本信息，运用参数估计法，建立反映预测对象与主要相关因素之间总体关系的样本回归模型;进行必要的检验;最后根据已建立并通过检验的样本回归模型，来预测研究对象的未来状况。其中，在预测之前所做的那些工作，包括模型设定、参数估计和模型检验，统称为回归分析。由回归方法建立起来的数学模型，就称为回归模型。它一旦用于预测，又可称为预测回归模型。回归模型可分为线性回归模型和非线性回归模型，也可分为一元回归模型和多元回归模型。回归预测法，有比较严密的理论基础和较成熟的计算分析方法，如果模型建立得当，则可得到比较精确的预测结果。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条