The ModelOne problem is to find a m

The Model
One problem is to find a model that both best fits the data and
performs well in calculating the marginal effects of a change in
response time. For an example of this, let us look at the relationship
between response time and deaths in traffic accidents.
Because there seems to be no change in proportions of deaths
after about 25 minutes, one choice of a model is to restrict the
data to only those dispatches in which the response time is less
than or equal to 25 minutes. The difficulty with such a model is
that it will predict a much higher proportion of deaths above 25
minutes than is reasonable according to the data. We can see
that about 5% deaths is a reasonable figure for a response time of
40 minutes (Fig. 1). A logistic regression model that is restricted to
less than 25 minutes, however, would predict this to be about
40% (Fig. 2). Another suggestion is to choose something such as a
moving average logistic regression model, in which the first
model includes data for only 1 to 5 minutes, the second from 2
to 6 minutes, the third from 3 to 7 minutes, and so forth.
Predictions and marginal effects are then calculated for 3
minutes for the first model, 4 minutes for the second model,
and so forth. Such a model fits the data much better, but it is not
very general because it has different parameter values for each
minute of response time. Yet another alternative is to try to
include as many data points as possible. This is the approach
used here, and all response times up to median time þ one SD are
included. What we are after is a value for a change of 1 minute in
response time for an average dispatch, and we use this model
even if it does not fit the data perfectly. The models thus contain
response times up to 249 minutes and operational times up to
313 minutes. (The maximum time is chosen according to mean þ
one SD.) Because the relationship between the outcome and the
response time seems to be somewhat different, depending on the
case of the emergency, we have chosen to perform different
statistical analyses for each case of emergency (traffic accidents,
medical emergency, physical trauma, and others)

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แบบจำลองปัญหาหนึ่งคือการ หารูปแบบที่สุดทั้งที่เหมาะกับข้อมูล และดำเนินการในการคำนวณการเปลี่ยนแปลงในผลกำไรดีเวลาตอบสนอง สำหรับตัวอย่างนี้ ขอให้เรามองความสัมพันธ์ระหว่างเวลาตอบรับและเสียชีวิตในอุบัติเหตุทางจราจรเพราะดูเหมือน จะไม่เปลี่ยนแปลงสัดส่วนของเสียชีวิตหลังจากประมาณ 25 นาที หลากหลายรูปแบบหนึ่งคือการ จำกัดการข้อมูลเฉพาะผู้จัดส่งที่เวลาตอบรับน้อยกว่า หรือเท่ากับ 25 นาที มีปัญหากับแบบจำลองจะทำนายมากสูงกว่าสัดส่วนของเสียชีวิตเหนือ 25นาทีกว่าที่เหมาะสมตามข้อมูล เราสามารถดูประมาณ 5% เสียชีวิตว่าตัวเลขที่เหมาะสมสำหรับช่วงเวลาตอบสนองของ40 นาที (Fig. 1) แบบจำลองการถดถอยโลจิสติกที่จำกัดน้อยกว่า 25 นาที อย่างไรก็ตาม จะทายผลนี้จะเกี่ยวกับ40% (fig. 2) แนะนำอีกคือการ เลือกบางสิ่งบางอย่างเช่นการย้ายแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกเฉลี่ย ที่แรกแบบจำลองมีข้อมูลเพียง 1 ถึง 5 นาที ที่สองจาก 26 นาที 3 3 7 นาที และอื่น ๆคาดคะเนและผลกำไรจากนั้นคำนวณสำหรับ 3นาทีสำหรับรุ่นแรก รุ่นสอง 4 นาทีและอื่น ๆ รูปแบบเหมาะสมกับข้อมูลที่ดี แต่ก็ไม่ทั่วไปมากเนื่องจากมีค่าพารามิเตอร์ต่าง ๆ สำหรับแต่ละนาทีของเวลาตอบสนอง ยัง จะพยายามอีกทางหนึ่งรวมจุดข้อมูลมากที่สุด นี้เป็นวิธีการใช้ได้ที่นี่ และเวลาตอบสนองทั้งหมดถึงเวลามัธยฐานþ SD หนึ่งรวมอยู่ด้วย สิ่งที่เราเป็นหลังเป็นค่าสำหรับการเปลี่ยนแปลงใน 1 นาทีเวลาตอบรับสำหรับการจัดส่งมีค่าเฉลี่ย และเราใช้รูปแบบนี้แม้ว่ามันไม่พอดีกับข้อมูล จึงประกอบด้วยรูปแบบเวลาตอบสนอง เวลาถึง 249 นาที และปฏิบัติการนาที 313 (เวลาสูงสุดที่ตามþหมายถึงSD. หนึ่ง) เนื่องจากความสัมพันธ์ระหว่างผลลัพธ์และเวลาตอบรับดูเหมือนจะค่อนข้างแตกต่างกัน ขึ้นอยู่กับการกรณีฉุกเฉิน เราเลือกที่จะทำแตกต่างกันวิเคราะห์ทางสถิติสำหรับแต่ละกรณีฉุกเฉิน (อุบัติเหตุทางจราจรบาดเจ็บฉุกเฉิน ทางกายภาพทางการแพทย์ และคนอื่น ๆ)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

รุ่น
ปัญหาหนึ่งคือการหารูปแบบที่ดีที่สุดเหมาะกับทั้งข้อมูลและ
มีประสิทธิภาพดีในการคำนวณผลกระทบของการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยใน
เวลาตอบสนอง สำหรับตัวอย่างนี้ให้เราดูที่ความสัมพันธ์
ระหว่างเวลาตอบสนองและการเสียชีวิตในอุบัติเหตุจราจร.
เพราะดูเหมือนว่าจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงในสัดส่วนของการเสียชีวิต
หลังจากนั้นประมาณ 25 นาทีทางเลือกหนึ่งของรูปแบบคือการ จำกัด
ข้อมูลเฉพาะผู้ที่ ยื้อที่เวลาตอบสนองน้อย
กว่าหรือเท่ากับ 25 นาที ปัญหากับรูปแบบดังกล่าวเป็น
ที่จะคาดการณ์สัดส่วนที่สูงมากของการเสียชีวิตสูงกว่า 25
นาทีกว่ามีความสมเหตุสมผลตามข้อมูล เราจะเห็นได้
ว่าการเสียชีวิตประมาณ 5% เป็นตัวเลขที่เหมาะสมสำหรับเวลาการตอบสนองของ
40 นาที (รูปที่ 1). ตัวแบบการถดถอยโลจิสติกที่ถูก จำกัด ให้
น้อยกว่า 25 นาที แต่จะทำนายนี้จะเกี่ยวกับ
40% (รูปที่ 2). ข้อเสนอแนะอีกประการหนึ่งคือการเลือกบางสิ่งบางอย่างเช่น
การเคลื่อนย้ายตัวแบบการถดถอยโลจิสติกเฉลี่ยซึ่งเป็นครั้งแรกใน
รูปแบบรวมถึงข้อมูลเพียง 1-5 นาทีที่สองจาก 2
ถึง 6 นาทีที่สาม 3-7 นาทีและอื่น ๆ .
การคาดการณ์ และผลกระทบเล็กน้อยคำนวณแล้วเป็นเวลา 3
นาทีสำหรับรุ่นแรก 4 นาทีสำหรับรุ่นที่สอง
และอื่น ๆ รูปแบบดังกล่าวเหมาะกับข้อมูลที่ดีมาก แต่ก็ไม่ได้เป็น
ทั่วไปมากเพราะมันมีค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละ
นาทีของเวลาการตอบสนอง แต่อีกทางเลือกหนึ่งคือการพยายามที่จะ
รวมจุดข้อมูลให้มากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ นี่คือวิธีการ
ใช้ที่นี่และทุกเวลาการตอบสนองถึงเวลาเฉลี่ยþหนึ่ง SD จะถูก
รวม สิ่งที่เรามีอยู่หลังจากที่มีค่าสำหรับการเปลี่ยนแปลงของ 1 นาทีใน
เวลาตอบสนองสำหรับการจัดส่งโดยเฉลี่ยและเราจะใช้รูปแบบนี้
ถึงแม้ว่ามันจะไม่พอดีกับข้อมูลได้อย่างสมบูรณ์แบบ รุ่นจึงมี
เวลาการตอบสนองได้ถึง 249 นาทีและเวลาในการดำเนินงานได้ถึง
313 นาที (เวลาสูงสุดได้รับการแต่งตั้งตามหมายถึงþ
หนึ่ง SD.) เพราะความสัมพันธ์ระหว่างผลและ
การตอบสนองเวลาที่ดูเหมือนว่าจะค่อนข้างแตกต่างกันขึ้นอยู่กับ
กรณีฉุกเฉินที่เราได้เลือกที่จะดำเนินการที่แตกต่างกัน
สำหรับการวิเคราะห์ทางสถิติของแต่ละกรณี ฉุกเฉิน (อุบัติเหตุจราจร
การแพทย์ฉุกเฉิน, บาดเจ็บทางร่างกายและอื่น ๆ )

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แบบจำลอง
หนึ่งปัญหาเพื่อหารูปแบบที่เหมาะสมกับข้อมูลและ
มีประสิทธิภาพดีในการคำนวณผลของการเปลี่ยนแปลงใน
เวลาตอบสนอง สำหรับตัวอย่างนี้ ให้เราดูที่ความสัมพันธ์
ระหว่างเวลาตอบสนองและตายในอุบัติเหตุจราจร .
เพราะดูเหมือนจะไม่มีการเปลี่ยนแปลงสัดส่วนของการเสียชีวิต
หลังจาก 25 นาที หนึ่งทางเลือกของรูปแบบคือการจำกัด
เฉพาะการส่งข้อมูลซึ่งในเวลาตอบสนองน้อยกว่า
มากกว่าหรือเท่ากับ 25 นาที ความยากง่ายด้วย เช่น นายแบบ
จะคาดการณ์ที่สูงมากสัดส่วนของการเสียชีวิตสูงกว่า 25
นาทีกว่าที่เหมาะสมตามข้อมูล เราสามารถดู
ที่ประมาณ 5% ตายเป็นรูปที่เหมาะสมสำหรับเวลาการตอบสนองของ
40 นาที ( รูปที่ 1 ) เป็นแบบจำลองการถดถอยโลจิสติกจำกัด

ที่น้อยกว่า 25 นาที อย่างไรก็ตาม จะทำนายนี้จะเกี่ยวกับ
40% ( รูปที่ 2 ) ข้อเสนอแนะอื่นคือการเลือกบางสิ่งบางอย่างเช่น
ย้ายการวิเคราะห์การถดถอยโลจิสติก โดยเฉลี่ย ซึ่งในแบบแรก
รวมถึงข้อมูลเพียง 1 ถึง 5 นาที รอบที่ 2 จาก 2
6 นาที ที่ 3 จาก 3 ไป 7 นาที และอื่น ๆ .
คาดคะเนและผลกระทบขอบแล้วคำนวณ 3
นาที สำหรับรุ่นแรก4 นาทีสำหรับรุ่นที่สอง
และอื่น ๆ เป็นรูปแบบเหมาะกับข้อมูลที่ดีมาก แต่มันไม่ได้เป็น
ทั่วไปมากเพราะมันมีค่าพารามิเตอร์ที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละ
นาทีของเวลาตอบสนอง แต่อีกทางเลือกหนึ่งคือการพยายามที่จะ
รวมคะแนนเป็นข้อมูลมากที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ อันนี้เป็นแนวทาง
ใช้ที่นี่ และถึงเวลาþมัธยฐานเวลาการตอบสนองหนึ่ง SD เป็น
รวมสิ่งที่เราตามหา เป็นค่าเปลี่ยน 1 นาทีในเวลาตอบสนองสำหรับการส่งเฉลี่ย

และเราใช้รุ่นนี้แม้ว่าจะไม่ตรงกับข้อมูลอย่างสมบูรณ์ รุ่นจึงมีเวลาการตอบสนองได้ถึง 1 นาที

313 ปฏิบัติการครั้งถึงนาที ( เวลาสูงสุด คือ เลือกตามหมายถึงþ
1 SD ) เพราะความสัมพันธ์ระหว่างผลและ
เวลาตอบสนองที่ดูเหมือนว่าจะแตกต่างกันบ้างขึ้นอยู่กับ
กรณีฉุกเฉิน เราได้เลือกเพื่อดำเนินการวิเคราะห์ทางสถิติที่แตกต่างกันสำหรับแต่ละกรณีฉุกเฉิน (

ทางการแพทย์ฉุกเฉิน อุบัติเหตุจราจร , ทางกายภาพ , บาดเจ็บ , และคนอื่น ๆ )