where Ud and Ue are independent var

where Ud and Ue are independent variables with zero mean and unit variance. We can use eqn 3 to examine how different climate variables affect fluctuations in population size. We introduce the climate variables yi,t as random effects, writing:
Ue σe = ∑ai yi,t + Uσ, eqn 4
where U is another normalized variable and Σ is the component of the environmental variance that cannot be explained by fluctuations in the covariates. This leads to the relation:
σ e2 = var(∑ai yi,t ) + σ2, eqn 5
so that the covariates together explain a fraction:
p = var(∑ ai yi,t )/[var(∑ ai yi,t ) + σ2], eqn 6

of the total environmental variance.
Estimating population parameters
A problem in estimating the population parameters is that individuals were killed by humans. We therefore made two analyses. In the first analysis we used the total population counts (excluding individuals that had emigrated out of the area). In the second analysis we removed the individuals that had been killed by various kinds of human activities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่อูและ UE เป็นตัวแปรอิสระกับศูนย์เฉลี่ยและหน่วยความแปรปรวน เราสามารถใช้สม 3 เพื่อตรวจสอบวิธีการที่แตกต่างกันส่งผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศตัวแปรความผันผวนของขนาดประชากร เราแนะนำตัวแปรสภาพภูมิอากาศ yi ทีผลสุ่มเขียน:
UE σe = Σai yi ทีuσ, สม 4
ที่ u เป็นตัวแปรปกติอื่นและΣเป็นส่วนของความแปรปรวนด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่สามารถอธิบายได้ด้วยความผันผวนของตัวแปร นี้นำไปสู่​​ความสัมพันธ์:
σ e2 = var (Σai yi, t) σ2, สม 5
เพื่อให้ตัวแปรร่วมกันอธิบายเศษส่วน:
p = var (Σไอ yi, t) / [var (Σไอ yi , t) σ2] สม 6

ของความแปรปรวนสิ่งแวดล้อมรวม.
ประมาณพารามิเตอร์ของประชากร
ปัญหาในการประมาณค่าพารามิเตอร์ของประชากรคือบุคคลที่ถูกฆ่าโดยมนุษย์ เราจึงทำให้ทั้งสองการวิเคราะห์ ในการวิเคราะห์ครั้งแรกที่เราใช้ในการนับจำนวนประชากรทั้งหมด (ไม่รวมบุคคลที่ได้อพยพออกจากพื้นที่) ในการวิเคราะห์ที่สองเราออกบุคคลที่ได้รับการฆ่าโดยชนิดของกิจกรรมของมนุษย์
.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ที่อุดและ Ue เป็นตัวแปรอิสระ มีผลต่างค่าเฉลี่ยและหน่วยเป็นศูนย์ เราสามารถใช้ eqn 3 เพื่อตรวจสอบแตกต่างสภาพตัวแปรมีผลต่อความผันผวนของขนาดประชากร เราแนะนำสภาพภูมิอากาศแปร yi, t เป็นลักษณะสุ่ม เขียน:
Ue σe =ยี่ ∑ai, t Uσ, eqn 4
ซึ่งเป็นตัวแปรมาตรฐานอื่น และΣเป็นส่วนประกอบของตัวแปรด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่สามารถอธิบายจากความผันผวนในการ covariates นี้นำไปสู่ความสัมพันธ์:
σ e2 = var (∑ai yi, t) σ2, eqn 5
ให้ covariates ที่ร่วมกันอธิบายเศษ:
p = var (∑อายยี่ t) / [var (∑อายยี่ t) σ2], eqn 6

ของรวมสิ่งแวดล้อมต่าง
ประมาณพารามิเตอร์ประชากร
ปัญหาในการประมาณพารามิเตอร์ประชากรได้ว่า บุคคลที่ถูกฆ่า โดยมนุษย์ เราจึงทำการวิเคราะห์สอง ในครั้งแรก เราใช้ประชากรวิเคราะห์ไว้ (ไม่รวมบุคคลที่ได้มีอพยพออกจากพื้นที่) ในการวิเคราะห์ที่สองเราเอาบุคคลที่ถูกฆ่า โดยชนิดต่าง ๆ ของมนุษย์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซึ่งเมื่อและเงินจะเป็นตัวแปรอิสระพร้อมด้วยความแตกต่างเป็นศูนย์หมายถึงอะไรและชุด เราสามารถใช้ eqn 3 เพื่อตรวจดูว่าตัวแปรมีผลต่อความผันผวนของ สภาพ อากาศที่แตกต่างในขนาดประชากร เราจะแนะนำตัวแปร สภาพ อากาศที่ Yi T เป็นลายลักษณ์อักษรผลกระทบแบบสุ่ม:
UE σe = ∑ai Yi T uσ eqn 4
U ที่เป็นตัวแปร pink noise ปกติอยู่อีกคนหนึ่งและΣเป็นองค์ประกอบของความแตกต่างทางด้านสิ่งแวดล้อมที่ไม่สามารถอธิบายได้ความผันผวนใน covariates ได้ โรงแรมแห่งนี้เป็นทางนำไปสู่ความสัมพันธ์:
Σ E 2 =ตัวแทนจำหน่าย( VAR )( ∑ai Yi , T ) σ2 , eqn 5
ซึ่ง covariates ร่วมกันอธิบายให้เศษ:
P =ตัวแทนจำหน่าย( VAR )(∑ AI Yi , T )/[ var (∑ AI Yi , T )Σ 2 ], eqn 6

ของสิ่งแวดล้อมไม่เหมือนกัน.

ตามมาตรฐานการประเมินประชากรพารามิเตอร์ปัญหาในการประเมินค่าพารามิเตอร์จำนวนประชากรที่มีผู้ใช้บริการแบบเฉพาะรายที่ถูกฆ่าโดยมนุษย์ ดังนั้นจึงทำให้ทั้งสองทำการวิเคราะห์ ในการวิเคราะห์เป็นครั้งแรกที่เรานำมาใช้นับจำนวนประชากรทั้งหมด(ไม่รวมผู้ใช้บริการแบบเฉพาะรายที่มีโรนัลด์ออกจากพื้นที่) ในการวิเคราะห์ที่สองที่เราถูกลบออกผู้ใช้บริการแบบเฉพาะรายที่ถูกฆ่าตายโดยหลายชนิดของกิจกรรมของมนุษย์.