lthough spatial incidences datain T

lthough spatial incidences data
in Thailand were not used, signif icant
relationship is found conforming to the results
of Zhou (7), as well as some climate variables
such as; RH and Rainfall are no lagged
period (Table 1). However, these data are
surveillance and spatial analysis was not
used.
Nonlinear mixed regression analysis
Variables were selected and tested
with time lag period climate variable
associated with malaria incidence. The next
step is regression analysis by stepwise
method. The model was tested in three
assumptions as following.
- Model No EV assuming the
environment factors having no affect to the
number of patients; (g(x) = 0).
- Model 1 assuming the environmental
factors having an inf luence on the number
of patients given g (x) ≠ 0 and assuming
the interaction between all climate variables
= 0 due to no interaction with the environment.
- Model 2 assuming the environmental
factors having an inf luence on the number
of patients given g (x) ≠ 0 and assuming

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

lthough อุบัติการณ์อวกาศ
ข้อมูลในประเทศไทยที่ไม่ได้ใช้ icant signif
ความสัมพันธ์พบว่าสอดคล้องกับผลของ
โจว (7) รวมทั้งสภาพภูมิอากาศเป็นตัวแปรบาง
เช่น RH และปริมาณน้ำฝนที่จะรั้งท้ายไม่มี
ระยะเวลา (ตารางที่ 1) . แต่ข้อมูลเหล่านี้จะมีการเฝ้าระวังและ
การวิเคราะห์เชิงพื้นที่ที่ไม่ได้ใช้
.
การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นผสม
ตัวแปรที่ถูกเลือกและทดสอบ
มีความล่าช้าเวลาตัวแปรสภาพภูมิอากาศในช่วง
ที่เกี่ยวข้องกับการเกิดโรคมาลาเรีย ต่อไป
ขั้นตอนคือการวิเคราะห์การถดถอยแบบขั้นตอนโดย
วิธี . (g (x) = 0)
- รุ่นที่ 1 สมมติว่าสิ่งแวดล้อม
ปัจจัยที่มี; - รูปแบบที่ได้รับการทดสอบในสาม
สมมติฐานดังต่อไปนี้
แบบไม่มี EV สมมติว่าปัจจัย
สภาพแวดล้อมที่ไม่มีผลกระทบต่อ
จำนวนผู้ป่วย. luence INF กับจำนวน
ของผู้ป่วยที่ได้รับการ g (x) ≠ 0 และสมมติ
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภูมิอากาศ
= 0 เ​​นื่องจากการมีปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อมไม่
-. รุ่นที่ 2 สมมติว่าสิ่งแวดล้อม
ปัจจัยที่มี luence INF อยู่กับจำนวนของผู้ป่วย
ให้กรัม (x) ≠ 0 และสมมติว่า

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ข้อมูลปริภูมิ incidences lthough
ในประเทศไทยไม่ใช้ signif icant
พบความสัมพันธ์สอดคล้องกับผลลัพธ์
โจว (7), ตลอดจนตัวแปรภูมิอากาศบาง
เช่น RH และปริมาณน้ำฝนไม่มี lagged
รอบระยะเวลา (ตารางที่ 1) อย่างไรก็ตาม มีข้อมูลเหล่านี้
ไม่เฝ้าระวังและวิเคราะห์ปริภูมิ
ใช้
วิเคราะห์การถดถอยไม่เชิงเส้นที่ผสม
เลือก และทดสอบตัวแปร
กับตัวแปรภูมิอากาศระยะเวลาความล่าช้าเวลา
สัมพันธ์กับอุบัติการณ์ของโรคมาลาเรีย ถัดไป
ขั้นตอนคือการ วิเคราะห์การถดถอย โดย stepwise
วิธีการ แบบทดสอบใน 3
สมมติฐานเป็นดังต่อไปนี้
-EV ไม่ใช่รูปสมมติ
ปัจจัยสภาพแวดล้อมที่ไม่มีผลต่อการ
จำนวนผู้ป่วย (g(x) = 0) .
1 รุ่นโดยที่สิ่งแวดล้อม-
ปัจจัยมีการ luence inf ในหมาย
ของผู้ป่วยให้ g (x) ≠ 0 และสมมติว่า
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภูมิอากาศทั้งหมด
= 0 เนื่องจากไม่โต้ตอบกับสภาพแวดล้อม
2 รุ่นโดยที่สิ่งแวดล้อม-
ปัจจัยมีการ luence inf ในหมายเลข
ของผู้ป่วยให้ g (x) ≠ 0 และสมมติ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

lthough ช่องข้อมูล
ซึ่งจะช่วยจัดหาอาหารในประเทศไทยไม่ได้ใช้, signif icant
ซึ่งจะช่วยสร้างความสัมพันธ์จะพบได้สอดคล้องกับผลการ
ของ Zhou ( 7 ),และ สภาพ อากาศตัวแปร
เช่น; RH ปริมาณน้ำฝนและล้าหลังไม่มี
ช่วงเวลา(ตารางที่ 1 ) แต่ถึงอย่างไรก็ตามข้อมูลเหล่านี้ได้รับการวิเคราะห์
การตรวจจับและช่องไม่
ซึ่งจะช่วยนำมาใช้การวิเคราะห์แบบผสม

nonlinear ตัวแปรอยู่ที่เลือกและได้รับการทดสอบแล้ว
พร้อมด้วย สภาพ อากาศช่วงเวลาคลาดเคลื่อน
ซึ่งจะช่วยปรับเปลี่ยนเวลาที่เกี่ยวข้องกับการเกิดโรคมาลาเรีย ขั้นตอนถัดไป
ซึ่งจะช่วยให้มีการวิเคราะห์โดยวิธีการ stepwise
รุ่นที่ได้รับการทดสอบแล้วในสาม
สมมุติฐานต่อไป.
- - รุ่นไม่มี EV (
สภาพแวดล้อม ปัจจัยไม่มีมีผลต่อที่
จำนวนผู้ป่วย;( G ( X )= 0 )..
- รุ่น 1 (
ปัจจัยด้านสิ่งแวดล้อมมี INF luence ที่หมายเลข
ของผู้ป่วยให้ G ( X ) ≠ 0 และสันนิษฐานว่า
ซึ่งจะช่วยให้การปฏิสัมพันธ์ระหว่างทุก สภาพ อากาศตัวแปร
= 0 เนื่องจากไม่มีการโต้ตอบกับสิ่งแวดล้อม.
- รุ่น 2 (
ซึ่งจะช่วยรักษาสิ่งแวดล้อมมีปัจจัยที่ต้องติดตั้งยูทิลิตี้ INF luence ที่หมายเลข
ซึ่งจะช่วยให้ผู้ป่วย G ( X ) ≠ 0 และสันนิษฐานว่า