To determine whether, within a popu

To determine whether, within a population, the
focal traits were related (i.e., whether individuals
with deep bodies also had large adipose fins or
long jaws), we employed ordinary least squares
(OLS) regression. Specifically, our analysis proceeded
in four steps. First, we regressed each of
the three focal traits (adipose size, jaw length,
body depth) against body length in three separate
regressions. Second, we used the least squares
estimates of the regression predictors (slope,
intercept) to predict the expected values of each
of the above traits for each individual, given their
body length. Third, we determined residual trait
values for each individual as the observed trait
value minus the expected trait value (determined
in step 2). Fourth, we performed three sets of
regressions for each population to determine,
within a population, whether: (a) deep bodies
were associated with long jaws, (b) deep bodies
were associated with large adipose fins, and
(c) long jaws were associated with large adipose

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การตรวจสอบว่า ภายในประชากร การลักษณะโฟกัสเกี่ยวข้อง (เช่น ว่าบุคคลกับร่างกายลึกยังมีครีบเนื้อขนาดใหญ่ หรือยาวขากรรไกร), เราจ้างงานสามัญกำลังสองน้อยสุดการถดถอย (OLS) เฉพาะ ดำเนินการวิเคราะห์ของเราในขั้นตอนที่สี่ ครั้งแรก เรา regressed แต่ละลักษณะโฟกัสสาม (เนื้อขนาด ความยาวขากรรไกรความลึกในร่างกาย) กับความยาวของร่างกายในสามแยกแสดง ที่สอง เราใช้กำลังสองน้อยสุดการประเมินการทำนายถดถอย (ลาดตัด) การทำนายค่าที่คาดไว้ของแต่ละลักษณะข้างต้นสำหรับแต่ละบุคคล รับของพวกเขาความยาวของร่างกาย ที่สาม เรากำหนดลักษณะตกค้างค่าสำหรับแต่ละบุคคลเป็นลักษณะที่สังเกตได้ค่าลบ (กำหนดค่าลักษณะที่คาดไว้ในขั้นตอนที่ 2) สี่ เราทำสามชุดแสดงสำหรับแต่ละประชากรเพื่อตรวจสอบภายในประชากร ว่า: ร่างกายลึก (a)สัมพันธ์กับขากรรไกรยาว ร่างกายลึก (b)สัมพันธ์กับครีบเนื้อขนาดใหญ่ และ(c) ขากรรไกรยาวถูกเชื่อมโยงกับไขมันขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อตรวจสอบว่าภายในประชากรที่
มีลักษณะโฟกัสที่เกี่ยวข้อง (เช่นไม่ว่าจะเป็นบุคคล
ที่มีร่างกายลึกยังมีครีบไขมันมีขนาดใหญ่หรือ
ขากรรไกรยาว) เราลูกจ้างสี่เหลี่ยมน้อยสามัญ
(OLS) ถดถอย โดยเฉพาะการวิเคราะห์ของเราดำเนินการ
ในขั้นตอนที่สี่ อันดับแรกเราถดถอยแต่ละ
สามลักษณะโฟกัส (ขนาดไขมัน, ความยาวขากรรไกร
ลึกร่างกาย) กับความยาวลำตัวสามแยก
ถดถอย ประการที่สองเราใช้น้อยสี่เหลี่ยม
ประมาณการของการพยากรณ์การถดถอย (ลาด
ตัด) ที่จะทำนายค่าคาดหวังของแต่ละคน
ในลักษณะที่ดังกล่าวข้างต้นสำหรับแต่ละบุคคลได้รับของพวกเขา
ความยาวลำตัว ประการที่สาม
เราพิจารณาลักษณะที่เหลือ ค่าสำหรับแต่ละบุคคลเป็นลักษณะที่สังเกต
ค่าลบค่าลักษณะที่คาดหวัง (กำหนด
ในขั้นตอนที่ 2) ประการที่สี่การที่เราดำเนินการสามชุด
ถดถอยสำหรับประชากรในแต่ละที่จะกำหนด
ภายในประชากรไม่ว่าจะเป็น (ก) ร่างกายลึก
ที่เกี่ยวข้องกับขากรรไกรยาว (ข) ร่างกายลึก
ที่เกี่ยวข้องกับครีบไขมันขนาดใหญ่และ
(ค) ขากรรไกรยาว ที่เกี่ยวข้องกับไขมันที่มีขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อตรวจสอบว่าภายในประชากรลักษณะสำคัญที่เกี่ยวข้อง ( เช่น ไม่ว่าจะเป็นบุคคลกับลึก ร่างกายมีครีบไขมันขนาดใหญ่ หรือยาวขากรรไกร ) เราใช้วิธีกำลังสองน้อยที่สุด( OLS ) และสมการถดถอย โดยเฉพาะ การวิเคราะห์ของเราใน 4 ขั้นตอน ครั้งแรก เราก็ถอยหลังแต่ละ3 โฟกัสคุณลักษณะ ( ขนาดไขมันคางยาวความลึกของร่างกาย ) กับความยาวสามแยกสังกะสี ประการที่สอง เราใช้สองน้อยที่สุดประมาณการของสมการพยากรณ์ ( ลาดสกัดกั้น ) เพื่อทำนายค่าคาดหวังของแต่ละจากลักษณะข้างต้น สำหรับแต่ละบุคคล ให้ความความยาวตัว สาม เรากำหนดลักษณะตกค้างค่าของแต่ละบุคคลเป็นสังเกตลักษณะค่าคาดหวัง ( กำหนดลักษณะค่าลบในขั้นตอนที่ 2 ) ประการที่สี่ เราทำสามชุดสังกะสีสำหรับแต่ละประชากรศึกษาภายในประชากร ว่า : ( ร่าง ) ลึกถูกเชื่อมโยงกับยาวขากรรไกร ( ข ) ลึก ร่างกายถูกเชื่อมโยงกับครีบไขมันขนาดใหญ่( c ) ยาวขากรรไกร มีความสัมพันธ์กับไขมันขนาดใหญ่