The OFs were used to formulate the

The OFs were used to formulate the likelihood functions (LFs) required by both by GLUE and the sensitivity analysis, with the prefix “L” applied in this study when referring to the LF associated with a particular OF (see Table 3). Zero values were assigned to the LFs classified as nonbehavioral, and the remaining LF values were obtained by an additive inversion of the OFs in which they were first rescaled on a 0.1–1 range, and then again rescaled to sum to one. The wide 0.1–1 range in the first rescaling attempted to impart power to the sensitivity analysis of the behavioral region variations, where a narrow range would have essentially devolved to a binary classification. For simulations with insufficient basis to classify the descriptor as nonbehavioral because either the observed or the simulated shape descriptor value did not exist (e.g., connected to the inflection point), the LF values were set to the midpoint of the behavioral LF value range.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Ofs ที่บ่งชี้ที่ใช้ในการกำหนดฟังก์ชันความน่าเป็น (LFs) ที่จำเป็นทั้งกาวและการวิเคราะห์ความไว ด้วยคำนำหน้า "L" ใช้ในการศึกษานี้เมื่ออ้างถึง LF เกี่ยวข้องกับการเงินเฉพาะ (ดูตารางที่ 3) กำหนดค่าศูนย์ให้กับ LFs จัดเป็น nonbehavioral และค่า LF ที่เหลือได้รับมา โดยการกลับเครื่อง additive ofs ที่บ่งชี้ซึ่งพวกเขาได้ครั้งแรก rescaled 0.1 – 1 ช่วง และถูกปรับใหม่อีกแล้ว ผลรวมหนึ่ง 0.1-1 กว้างช่วงใน rescaling แรกพยายามบอกอำนาจในการวิเคราะห์ความไวของการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมภูมิภาค ที่ช่วงแคบจะมีหลักปฐมภูมิเพื่อการจำแนกไบนารี สำหรับแบบจำลองมีพื้นฐานไม่เพียงพอในการจัดประเภทตัวบอกเกี่ยวกับ nonbehavioral เนื่องจากการสังเกตหรือรูปจำลองบอกค่าไม่มีอยู่ (เช่น เชื่อมต่อจุดโรคติดเชื้อ), ตั้งค่า LF ที่จุดกึ่งกลางของช่วงค่า LF พฤติกรรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

OFS ถูกนำมาใช้ในการกำหนดหน้าที่ความเป็นไปได้ (LFS) ที่จำเป็นโดยทั้งกาวและการวิเคราะห์ความไวที่มีคำนำหน้า "L" นำไปใช้ในการศึกษาครั้งนี้เมื่อพูดถึง LF ที่เกี่ยวข้องกับด้านการ (ดูตารางที่ 3) ค่าศูนย์ได้รับมอบหมายให้ LFS จัดเป็น nonbehavioral และค่า LF ที่เหลือได้จากการผกผันของสารเติมแต่ง OFS ในการที่พวกเขาถูก rescaled ครั้งแรกในช่วง 0.1-1 และจากนั้นให้ปรับอีกครั้งเพื่อสรุปผลอย่างใดอย่างหนึ่ง กว้าง 0.1-1 ในช่วงแรก rescaling พยายามที่จะบอกอำนาจในการวิเคราะห์ความไวของการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมภูมิภาคที่ช่วงแคบ ๆ จะได้เงินทองเป็นหลักในการจัดหมวดหมู่ไบนารี สำหรับการจำลองที่มีพื้นฐานไม่เพียงพอที่จะจำแนกอธิบายเป็น nonbehavioral เพราะทั้งตั้งข้อสังเกตหรือมูลค่ารูปร่างบ่งจำลองไม่ได้อยู่ (เช่นการเชื่อมต่อกับจุดโรคติดเชื้อ) ค่า LF ถูกตั้งค่าไว้ที่จุดกึ่งกลางของช่วงค่า LF พฤติกรรม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ofs ใช้เพื่อสร้างโอกาสการทำงาน ( LFS ) ใช้ทั้งกาวและการวิเคราะห์ความไวกับคำนำหน้า " L " ที่ใช้ในการศึกษา เมื่อพูดถึง ถ้าเกี่ยวข้องกับเฉพาะ ( ดูตารางที่ 3 ) ศูนย์ศึกษาได้รับมอบหมายให้จัดเป็น nonbehavioral LFS , และที่เหลือถ้าค่าได้โดยการเพิ่มการผกผันของจังหวัดสมุทรปราการซึ่งเป็นครั้งแรก rescaled ใน 0.1 – 1 ช่วง แล้วอีก rescaled ผลรวมหนึ่ง กว้าง 0.1 – 1 ช่วงใน rescaling แรกพยายามที่จะถ่ายทอดพลังการวิเคราะห์ความอ่อนไหวของภูมิภาคพฤติกรรมต่าง ๆ ซึ่งช่วงที่แคบจะได้เป็นหลักให้ตกทอดการไบนารี เพื่อจำลองที่มีพื้นฐานไม่เพียงพอที่จะแยกประเภทหัวเรื่องเป็น nonbehavioral เพราะด้วยสังเกตหรือจำลองรูปร่างหัวเรื่องคุณค่าไม่ได้อยู่ ( เช่นเชื่อมต่อกับจุดโรคติดเชื้อ ) , ถ้าค่าตั้งค่าจุดกึ่งกลางของช่วงค่า ถ้าพฤติกรรม