The available surveillance datawas

The available surveillance datawas used as a representative base for
fitting a distribution to infer the variation for the whole population
(all meat available for sale). Here we chose to use the MLE for estimation
of pest, μ and σ by fitting a zero-inflated lognormal distribution.
Zero-inflation is needed because many batches of broiler meat are not
found to be contaminated. The lognormal distribution is frequently
used to describe the variation of concentrations of foodborne pathogens
(Kilsby and Pugh, 1981; Crépet et al., 2007; Busschaert et al., 2010).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Datawas เฝ้าระวังที่ว่างที่ใช้เป็นฐานสำหรับตัวแทนเหมาะสมกระจายรู้ความแปรปรวนสำหรับประชากรทั้งหมด(ทั้งหมดเนื้อที่มีขาย) ที่นี่เราเลือกที่จะใช้การพื้นฐานสำหรับการประเมินศัตรูพืช μ และσโดยแจกแจงสูงเกินจริงเป็นศูนย์ศูนย์เงินเฟ้อเป็นสิ่งจำเป็นเนื่องจากหลายชุดของเนื้อไก่เนื้อพบการปนเปื้อนได้ แจกแจงเป็นบ่อยใช้เพื่ออธิบายการเปลี่ยนแปลงของความเข้มข้นของ foodborne โรค(Kilsby และ Pugh, 1981 Crépet et al., 2007 Busschaert et al., 2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

datawas
การเฝ้าระวังที่มีอยู่มาใช้เป็นฐานตัวแทนที่เหมาะสมกระจายเพื่อสรุปรูปแบบสำหรับประชากรทั้งหมด
(เนื้อทั้งหมดที่มีขาย) ที่นี่เราเลือกที่จะใช้สำหรับการประมาณ MLE
ของศัตรูพืชและμσโดยการปรับการกระจายแบบ lognormal ศูนย์ที่สูงขึ้น. ศูนย์เงินเฟ้อเป็นสิ่งจำเป็นเพราะหลายกระบวนการของเนื้อไก่จะไม่พบว่ามีการปนเปื้อน การกระจายแบบ lognormal มักใช้ในการอธิบายการเปลี่ยนแปลงของความเข้มข้นของเชื้อโรคที่เกิดจากอาหาร(Kilsby และพัค 1981; Crépet et al, 2007;.. Busschaert et al, 2010)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ข้อมูลการเฝ้าระวังของใช้เป็นตัวแทนสำหรับการกระจายการปรับฐาน

สรุปว่าการเปลี่ยนแปลงสำหรับประชากรทั้งหมด ( ทุกเนื้อ พร้อมขาย ) ที่นี่เราเลือกใช้ mle ประมาณ
ของศัตรูพืช และμσโดยการปรับศูนย์พองการแจกแจงลอกนอร์มอล .
ศูนย์ คาดว่าเป็นเพราะหลายชุดของไก่เนื้อไม่
พบมีสารปนเปื้อนและการแจกแจงลอกนอร์มอลบ่อย
ที่ใช้อธิบายการเปลี่ยนแปลงความเข้มข้นของเชื้อโรคอาหารเป็นพิษ
( kilsby และพู , 1981 ; Cr éสัตว์เลี้ยง et al . , 2007 ; busschaert et al . , 2010 )