This is because LC_Proportion has a

This is because LC_Proportion has a greater probability of being present in a model whenDistance_LCis absent. An OLS regression of the best candidate model from BMA has P=0.004 (Table 2)anda probability of 0.66 that observed and modeled deer density for a
site will be ranked at the same position in a sample of sites.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ทั้งนี้เนื่องจาก LC_Proportion มีความน่าเป็นมากกว่าที่อยู่ใน whenDistance_LCis รูปแบบขาด การถดถอย OLS ของแบบจำลองผู้สมัครสุดจาก BMA มี P = 0.004 (ตาราง 2) อันดาน่า 0.66 ที่สังเกต และจำลองความหนาแน่นของเดียร์สำหรับการไซต์เป็นอันดับหนึ่งในตำแหน่งเดียวกันในตัวอย่างของอเมริกา

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพราะนี่คือ LC_Proportion มีโอกาสสูงที่จะถูกนำเสนอในรูปแบบ whenDistance_LCis ขาด การถดถอย OLS ของรูปแบบการสมัครที่ดีที่สุดจากกรุงเทพมหานครมี P = 0.004 (ตารางที่ 2) ความน่าจะเป็นของอันดา 0.66 ที่พบและความหนาแน่นกวางแบบจำลองสำหรับ
เว็บไซต์จะถูกจัดอันดับในตำแหน่งเดียวกันในตัวอย่างของเว็บไซต์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นี้เป็นเพราะ lc_proportion มีความน่าจะเป็นมากขึ้นเป็นปัจจุบันในรูปแบบ whendistance_lcis ขาด การถดถอยของตลาดที่ดีที่สุดผู้สมัครรุ่นจากกรุงเทพมหานครได้ P = 0.004 ( ตารางที่ 2 ) และความน่าจะเป็นของ 0.66 ที่สังเกตและสร้างความหนาแน่นกวางสำหรับ
เว็บไซต์จะจัดอันดับในตำแหน่งเดียวกันในตัวอย่างของเว็บไซต์