where the first component of varian

where the first component of variance is due to individualvariability in L∞and the second component is additional mea-surement/process error in the otolith data. The likelihood for theotolith data is just the product of Gaussian densities over all fish.Unlike with the tag-recapture likelihood, the parameters that canbe estimated from optimizing the otolith likelihood include a0.While overly simplistic, we input the age estimates to themodel as if they were known accurately. Statistically rigorousapproaches for dealing with uncertainty in explanatory variables(often referred to as errors-in-variables models) exist, but giventhe limited amount of otolith data available, the extra complexityand computational time required to implement these approachesdid not seem worthwhile.As for the tag-recapture data, we calculated standardized resid-uals for the otolith data as observed minus fitted length divided bythe standard deviation in length at age.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ส่วนประกอบแรกของความแปรปรวนเนื่อง individualvariability ใน L∞and ส่วนประกอบที่สองคือ mea-surement/กระบวน การข้อผิดพลาดเพิ่มเติมข้อมูล otolith โอกาสสำหรับข้อมูล theotolith เป็นเพียงผลิตภัณฑ์ของ Gaussian แน่นกว่าปลาทั้งหมด ไม่เหมือนกับโอกาส recapture แท็ก พารามิเตอร์ canbe ที่ประเมินจากเพิ่มประสิทธิภาพ otolith โอกาสรวม a0 ในขณะที่เร่งรีบมากเกินไป เราป้อนอายุประมาณการ themodel ว่าพวกเขาได้รู้จักกันได้อย่างถูกต้อง ทางสถิติ rigorousapproaches ในการจัดการกับความไม่แน่นอนในการอธิบายตัวแปร (มักเรียกว่าแบบจำลองข้อผิดพลาดในตัวแปร) มีอยู่ แต่ giventhe จำกัดจำนวน otolith ข้อมูล เวลาคำนวณ complexityand เสริมต้องใช้ approachesdid เหล่านี้ดูเหมือนไม่คุ้มค่า สำหรับข้อมูลแท็ก recapture เราได้จุด uals มาตรฐานสำหรับข้อมูล otolith เป็นสังเกตลบส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานโดยแบ่งระยะผ่อนยาวที่อายุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่องค์ประกอบแรกของความแปรปรวนเป็นเพราะ individualvariability L∞andในส่วนที่สองคือการไฟฟ้านครหลวงเพิ่มเติม-surement / ข้อผิดพลาดในกระบวนการข้อมูล otolith ความน่าจะเป็นข้อมูล theotolith เป็นเพียงสินค้าที่มีความหนาแน่นมากกว่า fish.Unlike เสียนทั้งหมดที่มีความน่าจะเป็นแท็กรำลึกพารามิเตอร์ที่ canbe ประมาณจากการเพิ่มประสิทธิภาพรวมถึงความน่าจะเป็น otolith a0.While ง่ายเกินไปเราป้อนข้อมูลประมาณการอายุ themodel ราวกับว่า พวกเขาเป็นที่รู้จักกันอย่างถูกต้อง สถิติ rigorousapproaches สำหรับการรับมือกับความไม่แน่นอนในการอธิบายตัวแปร (มักจะเรียกว่าเป็นข้อผิดพลาดในตัวแปรรุ่น) อยู่ แต่ giventhe จำนวน จำกัด ของข้อมูล otolith ใช้ได้พิเศษ complexityand คำนวณเวลาที่จำเป็นในการดำเนินการเหล่านี้ approachesdid ได้ดูเหมือน worthwhile.As แท็ก ข้อมูล -recapture เราคำนวณมาตรฐาน resid-uals สำหรับข้อมูล otolith สังเกตลบระยะเวลาติดตั้งแบ่ง bythe ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานความยาวที่อายุ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่องค์ประกอบความแปรปรวนเนื่องจาก individualvariability ใน L ∞และส่วนที่สองคือเพิ่มเติม กฟน. surement / กระบวนการข้อผิดพลาดในข้อมูลโอโทลิทช์ . โอกาสสำหรับข้อมูล theotolith เป็นเพียงผลิตภัณฑ์ของเกาส์ความหนาแน่นมากกว่าปลาทั้งหมด ซึ่งแตกต่างจากที่มีแท็กยึดโอกาส พารามิเตอร์ที่สามารถคำนวณได้จากการเพิ่มโอโทลิทช์โอกาสรวมถึง A0 .ในขณะที่ simplistic สุดเหวี่ยงที่เราใส่อายุจากแบบจำลองราวกับว่าพวกเขาจักถูกต้อง สถิติ rigorousapproaches สำหรับการจัดการกับความไม่แน่นอนในการอธิบายตัวแปร ( มักเรียกว่าความคลาดเคลื่อนในตัวแปรแบบ ) อยู่ แต่ giventhe จํากัดจํานวนข้อมูลโอโทลิทช์ พร้อมใช้งานเสริม complexityand คำนวณเวลาที่ต้องใช้ approachesdid ดูไม่คุ้มค่า สำหรับแท็กรําลึกข้อมูล เราคำนวณ uals resid มาตรฐานสำหรับโอโทลิทช์ข้อมูลสังเกตลบพอดีความยาวของส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน แบ่งความยาวที่อายุ