At least two different approaches o

At least two different approaches of calculating RR distribution parameters are possible. These methods are
sumarized as diagrams shown in Fig. 4.
First approach (Fig. 4 a) is based on calculating logarithm of d and double logarithm of 100=R(d) in first place.
The [x;y] values calculated can then be used to plot the RR diagram using linear axes. Linear fitting of y = kx+b
equation type in least-square sense is done using the first degree polyfit function, which is a buil-in MATLAB
R
function. Two random data pairs of [x;y] must be calculated from the fitted function. As these are already logarithms
of d and double logarithms of R(d), Eq. 5 can be simplified to a form of Eq. 6 in order for the distribution parameter
n to be calculated

Kết quả (Việt) 1:

Ít nhất hai phương pháp tiếp cận khác nhau của tính toán các thông số phân phối RR là có thể. Những phương pháp này làsumarized là sơ đồ minh hoạ trong hình 4.Lần đầu tiên tiếp cận (hình 4 một) dựa trên tính toán logarit của d và đôi logarit của 100=R(d) ở nơi đầu tiên.Các [x; y] giá trị tính toán có thể được dùng để vẽ sơ đồ RR sử dụng trục tuyến tính. Tuyến tính phù hợp của y = kx + bphương trình loại trong quảng trường ít nhất là cảm giác được thực hiện bằng cách sử dụng mức độ đầu tiên chức năng polyfit, mà là một buil trong MATLABRchức năng. Hai cặp dữ liệu ngẫu nhiên [x; y] phải được tính toán từ các chức năng được trang bị. Như đây đã là logaritd và đôi logarit R(d), Eq. 5 có thể được đơn giản hóa đến một hình thức của Eq. 6 để cho các thông số phân phốin được tính

Kết quả (Việt) 2:

Ít nhất hai cách tiếp cận khác nhau về tính toán các thông số phân phối RR là có thể. Những phương pháp này
sumarized như sơ đồ hình. 4.
Phương pháp đầu tiên (. Hình 4 a) được dựa trên tính toán logarit của d và đôi logarit 100 = R (d) ở vị trí đầu tiên.
Các [x; y] giá trị tính toán sau đó có thể được sử dụng để vẽ sơ đồ RR sử dụng tuyến tính trục. Tuyến tính phù hợp của y = kx + b
phương trình gõ vào ý thức kém vuông được thực hiện bằng cách sử dụng chức năng mức độ polyfit đầu tiên, đó là một buil-in MATLAB
R
chức năng. Hai cặp dữ liệu ngẫu nhiên của [x; y] phải được tính toán từ các chức năng được trang bị. Khi những đã là logarit
của d và đôi logarit của R (d), Eq. 5 có thể được đơn giản hóa đến một hình thức của phương trình. 6 để các tham số phân phối
n phải được tính toán