To estimate the amount of fertilize

To estimate the amount of fertilizer applied to each crop in each
country, the fertilizer rates for each crop were multiplied by the
respective crop areas. The expected values and standard errors for
these variables were calculated using national survey data (Defra,
2010a,b; DARDNI, 2010). Where the standard errors were small
compared to the mean (less than 25%) we assumed the uncertainty
was normally distributed, otherwise we assumed a lognormal
distribution. This is because when standard errors become larger,
there is a greater chance of sampling negative values for the variables
(which would not make sense).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ประเมินจำนวนปุ๋ยที่ใช้กับแต่ละพืชแต่ละ
ประเทศ ราคาปุ๋ยสำหรับพืชแต่ละถูกคูณโดย
พืชแต่ละพื้นที่ ค่าคาดหมายและข้อผิดพลาดมาตรฐาน
ตัวแปรเหล่านี้ถูกคำนวณโดยใช้ข้อมูลการสำรวจแห่งชาติ (Defra,
2010a, b DARDNI, 2010) ข้อผิดพลาดมาตรฐานซึ่งมีขนาดเล็ก
เมื่อเทียบ กับค่าเฉลี่ย (น้อย กว่า 25%) เราถือว่าความไม่แน่นอนการ
มีปกติกระจาย มิฉะนั้นเราสันนิษฐานแบบ lognormal
แจกจ่าย ทั้งนี้เนื่องจากเมื่อข้อผิดพลาดมาตรฐานเป็นใหญ่,
มีโอกาสมากขึ้นของตัวแปรค่า
(ซึ่งอาจไม่เหมาะสม)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการประมาณปริมาณของปุ๋ยนำไปใช้กับการเพาะปลูกในแต่ละ
ประเทศที่มีอัตราการใช้ปุ๋ยสำหรับพืชแต่ละชนิดถูกคูณด้วย
พื้นที่เพาะปลูกตามลำดับ ค่าที่คาดหวังและข้อผิดพลาดมาตรฐานสำหรับ
ตัวแปรเหล่านี้ถูกคำนวณโดยใช้ข้อมูลการสำรวจแห่งชาติ (อาร์,
2010A, b; DARDNI, 2010) ที่ข้อผิดพลาดมาตรฐานมีขนาดเล็ก
เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย (น้อยกว่า 25%) เราคิดว่าความไม่แน่นอน
คือการกระจายตามปกติมิฉะนั้นเราสันนิษฐานลอกนอร์มอลค่า
การกระจาย ทั้งนี้เพราะเมื่อเกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานกลายเป็นขนาดใหญ่
มีโอกาสมากขึ้นของค่าลบสุ่มตัวอย่างสำหรับตัวแปรคือ
(ซึ่งจะไม่ทำให้รู้สึก)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการประมาณการปริมาณของปุ๋ยที่ใช้กับพืชแต่ละชนิดในแต่ละ
ประเทศ , อัตราปุ๋ยสำหรับพืชแต่ละชนิดถูกคูณด้วย
พื้นที่ปลูกนั้นๆ ประมาณค่าและข้อผิดพลาดมาตรฐาน
ตัวแปรเหล่านี้ถูกคำนวณโดยใช้ข้อมูลการสำรวจระดับชาติ ( ดีฟรา
2010a , B ; dardni , 2010 ) ที่ค่าขนาดเล็ก
เมื่อเทียบกับค่าเฉลี่ย ( ต่ำกว่า 25% ) เราคิดว่าความไม่แน่นอน
กระจายปกติ มิฉะนั้นเราจะถือว่าการแจกแจงลอกนอร์มอล

นี้เป็นเพราะเมื่อเกิดข้อผิดพลาดมาตรฐานกลายเป็นขนาดใหญ่
มีโอกาสมากขึ้นเพื่อลบค่าในตัวแปร
( ซึ่งเป็นไปไม่ได้ )