in which hyi stands for the average

in which hyi stands for the average value of the yi’s (i ¼ 1; . . . ;N),
that is hyi  ð1=NÞ
P
N
i¼1yi. Note that one may get the result, R2 < 0,
in the case of a very bad fit using a nonlinear regression [20,21].
If a and b in Eq. (11) are adjustable parameters, then R2 coincides
with Pearson’s correlation coefficient r2 for linear regression
(R2 ¼ r2). On the other hand, if a or b has a fixed value (e.g., b ¼ 0)
or if the model is non-linear, this is no longer true, but R2 may be
used to assess the goodness of fit of the data by the function ^yðtÞ
[19,20].
In what follows we will suppose that qe is known from experiment,
which is generally the case.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ใน hyi ซึ่งหมายถึงค่าเฉลี่ยของของยี่ (ผม¼ 1; ...; N)นั่นคือ hyi ð1 = NÞPNi¼1yi หมายเหตุว่า หนึ่งอาจได้รับผล R2 < 0ในกรณีที่เลวร้ายมากพอดีโดยใช้การถดถอยไม่เชิงเส้น [20,21]ถ้าเป็น b ใน Eq. (11) เป็นพารามิเตอร์ที่ปรับได้ แล้ว R2 เกิดขึ้นพร้อมกับ r2 สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์ของเพียร์สันสำหรับการถดถอยเชิงเส้น(R2 ¼ r2) บนมืออื่น ๆ ถ้ามี หรือ b มีค่าคงที่ (เช่น b ¼ 0)หรือถ้าแบบจำลองไม่เชิงเส้น นี้ไม่จริง แต่อาจจะ R2ใช้ในการประเมินความดีความพอดีของข้อมูล โดยฟังก์ชัน ^ yðtÞ[19,20]ในสิ่งต่อไปนี้เราจะสมมติว่า qe ที่เป็นที่รู้จักจากการทดลองซึ่งโดยทั่วไปเป็นกรณี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซึ่ง HYI ย่อมาจากค่าเฉลี่ยของ Yi (I ¼ 1;...; N)
ที่เป็น HYI? D1 = NTH
P
N
i¼1yi โปรดทราบว่าหนึ่งอาจได้รับผล R2 <0,
ในกรณีของแบบที่เลวร้ายมากโดยใช้การถดถอยแบบไม่เชิงเส้น [20,21].
ถ้า A และ B ในสมการ (11) มีค่าปรับแล้ว R2 สอดคล้อง
กับ R2 ค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เพียร์สันสำหรับการถดถอยเชิงเส้น
(R2 ¼ R2) ในทางกลับกันถ้า A หรือ B มีค่าคงที่ (เช่นข¼ 0)
หรือถ้าแบบไม่เป็นเชิงเส้นนี้ไม่จริง แต่ R2 อาจจะ
ใช้ในการประเมินความดีของความเหมาะสมของข้อมูลโดย ฟังก์ชั่น ^ yðtÞ
[19,20].
ในสิ่งต่อไปนี้เราจะสมมติว่า QE เป็นที่รู้จักจากการทดลอง
ซึ่งเป็นกรณีทั่วไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซึ่งใน hyi หมายถึงค่าเฉลี่ยของอี้ ( ผม¼ 1 ; . . . . . . . . ; n )ที่ hyi ð 1 = n Þpnผม¼ 1yi . โปรดทราบว่าหนึ่งอาจได้รับผล , R2 < 0ในกรณีของเลวมากพอดีโดยใช้การถดถอยเชิงเส้น [ 20,21 ]ถ้า A และ B ในอีคิว ( 11 ) เป็นพารามิเตอร์ที่ปรับแล้วอาร์ทูฯกับสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบเพียร์สัน อาร์ทู สำหรับการถดถอย( R2 ¼ R2 ) ในทางกลับกัน ถ้า A หรือ B มีค่าคงที่ ( เช่น , B ¼ 0 )หรือถ้าเป็นแบบไม่เชิงเส้น นี้ไม่เป็นความจริง แต่ R2 อาจจะใช้เพื่อประเมินความสอดคล้องของข้อมูลโดยฟังก์ชันð T ^ Y Þ[ 19,20 ]ในสิ่งต่อไปนี้เราจะสมมติว่า QE เป็นที่รู้จักจากการทดลองซึ่งโดยทั่วไปกรณี