which a reasonable observer might b

which a reasonable observer might be inclined to acknowledge exist but for which names have not been assigned. On the other hand, statistical risk models are subject to being fooled by the data into finding a risk factor that will not persist for any useful amount of time into the future. It is also possible for a statistical risk model to find spurious exposures, which are just coincidences and not indicative of any real risk in the marketplace. This is a delicate problem for the researcher.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ซึ่งนักสังเกตการณ์ที่เหมาะสมอาจมีแนวโน้มที่จะยอมรับการมีอยู่ แต่ที่ไม่ได้รับการกำหนดชื่อ บนมืออื่น ๆ โมเดลทางสถิติความเสี่ยงอาจมีถูกหลอกด้วยข้อมูลการค้นหาปัจจัยเสี่ยงที่จะไม่ยืนยันระยะเวลาใด ๆ มีประโยชน์ในอนาคต มันเป็นไปได้สำหรับแบบจำลองทางสถิติความเสี่ยงเพื่อค้นหาแสงเก๊ ซึ่งเป็นเพียงความบังเอิญ และไม่ส่อความเสี่ยงที่แท้จริงในตลาด นี้เป็นปัญหาละเอียดอ่อนสำหรับนักวิจัย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ซึ่งเป็นผู้สังเกตการณ์ที่เหมาะสมอาจจะมีแนวโน้มที่จะได้รับทราบอยู่ แต่ที่ชื่อยังไม่ได้รับมอบหมาย บนมืออื่น ๆ , แบบจำลองทางสถิติความเสี่ยงอาจมีการถูกหลอกโดยข้อมูลในการหาปัจจัยเสี่ยงที่จะไม่ยังคงมีอยู่สำหรับจำนวนเงินที่มีประโยชน์ใด ๆ ของเวลาในอนาคต นอกจากนี้ยังเป็นไปได้สำหรับแบบจำลองความเสี่ยงทางสถิติในการพบความเสี่ยงปลอมซึ่งเป็นเพียงความบังเอิญและไม่ได้บ่งบอกถึงความเสี่ยงที่แท้จริงใด ๆ ในตลาด ปัญหานี้เป็นปัญหาที่ละเอียดอ่อนสำหรับนักวิจัย