First, a categorical binomial proce

First, a categorical binomial process x = {0,1} of either success (alive) or failure (death) was introduced, in which x = 0 if a piglet was still alive at weaning and x = 1 if the piglet died before weaning. Second, for each piglet,i, an underlying liability of survival and the probit link
function f(yi) = Φ–1(yi) was introduced, in which yi is the probability of success [alive; i.e., yi = P(xi = 0)] and Ф is the cumulative Gaussian distribution.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

แรก แบบทวินามแน่ชัดกระบวนการ x = { 0,1 } (ชีวิต) ความสำเร็จหรือความล้มเหลว (ความตาย) ถูกนำมาใช้ ในที่ x = 0 ถ้าลูกสุกรยังมีชีวิตอยู่ที่ weaning และ x = 1 ถ้าลูกสุกรตายก่อน weaning สอง สำหรับลูกสุกรแต่ละ ผม ความรับผิดชอบพื้นฐานของการอยู่รอด และการเชื่อมโยง probitฟังก์ชัน f(yi) = Φ–1(yi) ถูกนำมาใช้ ยี่ที่มีความเป็นไปได้ของความสำเร็จ [มีชีวิตอยู่ เช่น ยี่ = P(xi = 0)] และФ กระจาย Gaussian สะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ครั้งแรกเป็นกระบวนการทวินามเด็ดขาด x = {0,1} ของความสำเร็จอย่างใดอย่างหนึ่ง (มีชีวิตอยู่) หรือความล้มเหลว (ตาย) ถูกนำมาใช้ในการที่ x = 0 ถ้าลูกสุกรยังมีชีวิตอยู่ที่หย่านมและ x = 1 ถ้าลูกสุกรตายก่อนหย่านม . ประการที่สองสำหรับลูกสุกรแต่ละ i, ความรับผิดพื้นฐานของการอยู่รอดและการเชื่อมโยง probit
ฟังก์ชั่น f (ยี่) = Φ-1 (ยี่) ได้รับการแนะนำที่เป็นยี่น่าจะเป็นของความสำเร็จ [มีชีวิตอยู่ เช่นยี่ = P (จิน = 0)] และФคือการกระจายเสียนที่สะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

แรก , จำแนกประเภทแบบขั้นตอน x = { 0.1 } ( มีชีวิตอยู่ ) ของความสำเร็จหรือความล้มเหลว ( ตาย ) เป็นที่รู้จักในที่ x = 0 ถ้าหมูยังมีชีวิตอยู่เมื่อหย่านมและ X = 1 ถ้าลูกหมูตายก่อนหย่านม ประการที่สอง แต่ละลูก ฉัน พื้นฐานความรับผิดของการอยู่รอดและตัวลิงค์
ฟังก์ชัน f ( ยี ) = Φ– 1 ( ยี ) เป็นที่รู้จักในที่ยี่คือความน่าจะเป็นของความสำเร็จ [ มีชีวิตอยู่คือยี = P ( ซี = 0 ) ] และФคือการแจกแจงแบบปกติสะสม