IntroductionRecently, confidence in

Introduction
Recently, confidence intervals (CIs) associated with param
eter estimates in the susceptible-
infected-recovered (SIR) epidemiological model have been
developed (Chowell et. al. [4]).
When model assumptions are met and the observation error is r
elatively small, these CIs are
relatively short, as we will illustrate. This work describe
s the behavior of CIs for parameters as
observation and/or equation or model error becomes larger,
and includes a comparison of two
estimation procedures. The first procedure fits a simple line
ar regression relating the per-time-
step response and predictors. This procedure demonstrates
significant bias as observation error
increases. In general, observation error in predictors lea
ds to bias to varying degrees, as has been
illustrated in the “errors-in-variables” literature (Car
roll et al. [3]). For example, bias arising
from using measurements of species abundance rather than tr
ue species abundance has recentl

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แนะนำเมื่อเร็ว ๆ นี้ ช่วงความเชื่อมั่น (CIs) เกี่ยวข้องกับพารามิเตอร์ประเมิน eter ในไวต่อการติดเชื้อการกู้คืนแบบจำลองความ (รัก)พัฒนา (Chowell et. al. [4])เมื่อเป็นไปตามสมมติฐานของแบบจำลอง และพลาดการสังเกตคือ rCIs เหล่านี้มีขนาดเล็ก elativelyค่อนข้างสั้น เราจะแสดง Describe งานนี้ลักษณะการทำงานของ CIs สำหรับพารามิเตอร์ s เป็นสังเกต และ/หรือสมการ หรือข้อผิดพลาดในแบบจำลองจะใหญ่และมีการเปรียบเทียบของสองกระบวนการประเมิน ขั้นตอนแรกพอดีเส้นอย่างง่ายถดถอยบัญชีลูกหนี้ที่เกี่ยวข้องการต่อ-เวลา -ขั้นตอนการตอบและ predictors แสดงให้เห็นถึงขั้นตอนนี้ความโน้มเอียงที่สำคัญเป็นข้อผิดพลาดการสังเกตเพิ่มขึ้น ข้อผิดพลาดการสังเกตทั่วไป ใน predictors leads เพื่อตั้งภา ตามที่ได้รับแสดงในวรรณคดี "ข้อผิดพลาดในแปร" (รถม้วน et al. [3]) ตั้งตัวอย่าง เกิดใช้วัดความอุดมสมบูรณ์ของพันธุ์แทน trความอุดมสมบูรณ์ของพันธุ์ ue มี recentl

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

บทนำ
เมื่อเร็ว ๆนี้ , ช่วงความเชื่อมั่น ( CIS ) ที่เกี่ยวข้องกับพระราม
diphenyl ประมาณการในไว -
ติดเชื้อหาย ( ท่าน ) รุ่นระบาดวิทยาได้รับ
พัฒนา ( chowell et al . [ 4 ] )
เมื่อการสันนิษฐาน และสังเกตพบข้อผิดพลาด R

elatively ขนาดเล็กเหล่านี้ CIS จะค่อนข้างสั้น เพราะเราแสดงให้เห็น . งานนี้อธิบาย
s พฤติกรรมของ CIS สำหรับพารามิเตอร์ตามที่
การสังเกตและ / หรือสมการหรือโมเดลข้อผิดพลาดกลายเป็นขนาดใหญ่ และรวมถึงการเปรียบเทียบ

ประมาณสองขั้นตอน วิธีที่ 1 เหมาะกับเส้นอย่างง่าย
AR ถดถอยมีความสัมพันธ์ต่อครั้ง -
ขั้นตอนการตอบสนองและพยากรณ์ ขั้นตอนนี้แสดงให้เห็นถึงความอคติและข้อผิดพลาด

เพิ่มการสังเกต โดยทั่วไปสังเกตความคลาดเคลื่อนในตัวแปร Lea
DS จะอคติกับองศาที่แตกต่าง เช่น ถูก
ภาพประกอบใน " ข้อผิดพลาดในตัวแปร " วรรณกรรม ( รถ
ม้วน et al . [ 3 ] ) ตัวอย่างเช่น อคติที่เกิดขึ้นจากการใช้จำนวนชนิดมากมาย

UE มากกว่า TR ชนิดอุดมสมบูรณ์ มี recentl