Scores of students are partitioned

Scores of students are partitioned into two sets viz. [0, 45) and [45, 100].
Since in the above mentioned examination 45% and above (obviously 60% and above
means first class) marks indicate second class, hence the students are classified as
belonging to two different categories as far as their scores are concerned. As a
consequence idea of binary logistic regression analysis seems to be appropriate when
scores are functions of independent variables mentioned above.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

คะแนนของนักเรียนจะแบ่งออกเป็นสองชุด viz. [0, 45) และ [45, 100]ตั้งแต่ในข้างต้นกล่าวถึงสอบ 45% ขึ้นไป (แน่นอน 60% ขึ้นไปหมายความว่า ชั้น) เครื่องหมายบ่งชี้ชั้นสอง ดังนั้น จัดนักเรียนเป็นของประเภทที่แตกต่างกันสองเท่าคะแนนของพวกเขามีความกังวล เป็นการสัจจะความคิดในการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกไบนารีน่าจะเหมาะสมเมื่อคะแนนเป็นฟังก์ชันของตัวแปรอิสระดังกล่าวข้างต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

คะแนนของนักเรียนจะแบ่งออกเป็นสองชุด ได้แก่ [0, 45) และ [45, 100]
เนื่องจากในการตรวจสอบดังกล่าวข้างต้น 45% ขึ้นไป (ชัด 60% และสูงกว่า
หมายถึงชั้นแรก) เครื่องหมายบ่งบอกถึงชั้นสองด้วยเหตุนี้นักเรียนจะจัดเป็น
เป็นสองประเภทที่แตกต่างกันเท่า เป็นคะแนนของพวกเขามีความกังวล ในฐานะที่เป็น
ความคิดที่เป็นผลมาจากการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกไบนารีดูเหมือนว่าจะมีความเหมาะสมเมื่อ
คะแนนเป็นหน้าที่ของตัวแปรอิสระดังกล่าวข้างต้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

คะแนนของนักเรียนจะแบ่งเป็นสองชุด คือ [ 0 , 45 และ 45 ) [ 100 ] .
ตั้งแต่ในข้างต้น กล่าวถึงการตรวจสอบ 45% ขึ้นไป ( เห็นได้ชัดว่า 60% ขึ้นไป
หมายถึงชั้นหนึ่ง ) เครื่องหมายแสดงชั้นสอง ดังนั้นนักเรียนจะจัดเป็น
เป็นของสองประเภทแตกต่างกันเท่าที่คะแนนของตนมีความกังวล โดย
ดังนั้นแนวคิดของการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติกแบบไบนารีที่ดูเหมือนว่าจะเหมาะสมเมื่อ
คะแนนฟังก์ชันของตัวแปรอิสระที่กล่าวถึงข้างต้น