where L is the likelihood of the fi

where L is the likelihood of the fitted model and p is the total
number of parameters in the model. The optimal model will
minimize the AIC value (Chave et al., 2005). AIC is used to compare
non-nested models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

L คือ ความเป็นไปได้ของรูปแบบการจัด และ p คือ ผลรวมที่จำนวนของพารามิเตอร์ในแบบจำลอง รูปแบบเหมาะสมจะลดค่า AIC (Chave et al., 2005) ใช้ AIC เพื่อเปรียบเทียบรุ่นที่ไม่ซ้อนกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

โดยที่ L คือความเป็นไปได้ของรูปแบบการติดตั้งและ p ได้รวม
จำนวนของพารามิเตอร์ในแบบจำลอง รูปแบบที่เหมาะสมจะ
ลดค่า AIC (กุญแจ et al., 2005) AIC จะใช้ในการเปรียบเทียบ
ไม่รุ่นที่ซ้อนกัน

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ฉันเป็นโอกาสของการติดตั้งรุ่น P เป็นรวม
จำนวนพารามิเตอร์ในแบบจำลอง แบบจำลองที่เหมาะสมจะ
ลดค่า AIC ( chave et al . , 2005 ) AIC ที่ใช้เปรียบเทียบ
ไม่ซ้อนกันแบบ