When modeling large and heterogeneo

When modeling large and heterogeneous study areas, the response variable may present high variability, which can affect the accuracy of the model. In order to avoid this, we partitioned the sample space of the explanatory variables and adjust particular models to each split. The same procedure was carried out with the 3 other regression models. The method applied to obtain the partition of the sample space was a hierarchical clustering.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อสร้างแบบจำลองพื้นที่ขนาดใหญ่ และบริการการศึกษา ตัวแปรตอบสนองอาจแสดงความแปรผันสูง ซึ่งสามารถส่งผลต่อความถูกต้องของแบบจำลอง เพื่อหลีกเลี่ยงนี้ เรากั้นพื้นที่ตัวอย่างของตัวแปรอธิบาย และปรับแยกแต่ละรุ่นโดยเฉพาะ กระบวนการเดียวกันถูกดำเนินกับการถดถอยอื่น ๆ 3 รูปแบบ วิธีการใช้เพื่อให้ได้พาร์ติชันของพื้นที่อย่างมีคลัสเตอร์ตามลำดับชั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อการสร้างแบบจำลองพื้นที่การศึกษาที่แตกต่างกันขนาดใหญ่และตัวแปรการตอบสนองอาจมีความแปรปรวนสูงซึ่งจะมีผลต่อความถูกต้องของรูปแบบ เพื่อหลีกเลี่ยงนี้เราแบ่งพื้นที่ตัวอย่างของตัวแปรอธิบายและปรับรูปแบบโดยเฉพาะอย่างยิ่งที่จะแยกแต่ละ ขั้นตอนเดียวกันได้ดำเนินการกับ 3 รุ่นถดถอยอื่น ๆ วิธีการที่นำมาใช้เพื่อให้ได้พาร์ติชันของพื้นที่ตัวอย่างคือการจัดกลุ่มตามลำดับชั้น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อแบบจำลองขนาดใหญ่และพื้นที่การศึกษาที่แตกต่างกัน การตอบสนองตัวแปรอาจแสดงความแปรปรวนสูง ซึ่งจะมีผลต่อความถูกต้องของแบบจำลอง เพื่อหลีกเลี่ยงปัญหานี้ เราแบ่งพื้นที่ตัวอย่างของตัวแปรและการปรับรุ่นเฉพาะแต่ละแยก กระบวนการเดียวกันคือการถดถอยกับอีก 3 รุ่นวิธีสมัครเพื่อขอรับ แบ่งพื้นที่ตัวอย่างคือการจัดกลุ่มลำดับชั้น .