able 4 shows the fitting resultsand

able 4 shows the fitting results
and effect on climate variables including
parameter and significant value of Model
1 and Model 2. Significance on interaction
effect between maximum or minimum
monthly temperature, RH and wind speed
with the number of malaria incidences
are concluded.
T he results show that Model 2 has
the best accuracy, therefore the prediction
process model 2 is used. Both models are
adapted by non linear mixed-regression
technique; Model 2 used interaction of
climate variables, Model 1 only use
climate variables at max lag period (τmax).
As a result, Model 2 which combined the
interaction between climate variables
shows potential better prediction than
Model 1. In fact, the regression model in
this study can represent and predict malaria
burden with reasonable accuracy when
there is sufficient malaria epidemiological
data (non under reported province data)
available for input to the model. In the
prediction period, although there may be
some over estimated between the actual
incidences and predicted, The RMSE
(Table 5) is relatively small when compared
with overall malaria burden (Figure 1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

สามารถที่ 4 แสดงผลที่เหมาะสม
และผลกระทบกับตัวแปรสภาพภูมิอากาศรวมทั้งพารามิเตอร์
และคุณค่าที่สำคัญของรูปแบบ
1 และรุ่นที่ 2 ความสำคัญในการมีปฏิสัมพันธ์
ผลระหว่างเดือนอุณหภูมิสูงสุดหรือต่ำสุด
, RH และความเร็วลม
กับจำนวนของอุบัติการณ์โรคมาลาเรีย
สรุป.
t เขาแสดงผลรูปแบบที่ 2 มี
ความถูกต้องที่ดีที่สุดจึงทำนาย
กระบวนการแบบที่ 2 คือการ ที่ใช้แล้วทั้งสองรุ่นได้รับการดัดแปลงโดย
เชิงเส้นผสมถดถอย
เทคนิคที่ไม่; แบบที่ 2 ใช้ในการทำงานร่วมกันของ
ตัวแปรสภาพภูมิอากาศแบบที่ 1 เพียงใช้
ตัวแปรสภาพภูมิอากาศในช่วงเวลาล่าช้าสูงสุด (τmax)
เป็นผลรุ่นที่ 2 ซึ่งรวมปฏิสัมพันธ์
. ระหว่างตัวแปรภูมิอากาศ
แสดงให้เห็นการคาดการณ์ที่ดีกว่าที่มีศักยภาพกว่า
รุ่นที่ 1 ในความเป็นจริงแบบจำลองการถดถอยในการศึกษาครั้งนี้
สามารถเป็นตัวแทนและคาดการณ์โรคมาลาเรีย
ภาระด้วยความถูกต้องเหมาะสมเมื่อมี

ข้อมูลทางระบาดวิทยาของโรคมาลาเรียเพียงพอ (ไม่ต่ำกว่าข้อมูลจังหวัดรายงาน)
ใช้ได้สำหรับการเข้ากับรูปแบบ ใน
ระยะเวลาการทำนายถึงแม้ว่าอาจจะมี
บางกว่าที่คาดกันระหว่างที่เกิดขึ้นจริง
อุบัติการณ์และทำนาย RMSE
(ตารางที่ 5) มีขนาดค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบ
ด้วยภาระโรคมาลาเรียโดยรวม (รูปที่ 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

4 สามารถแสดงผลกระชับ
และผลตัวแปรภูมิอากาศรวมถึง
พารามิเตอร์และค่าสำคัญรุ่น
1 และรุ่น 2 ความสำคัญในการโต้ตอบ
ผลระหว่างสูงสุดหรือต่ำสุด
รายเดือนความเร็วอุณหภูมิ RH และลม
มี incidences มาลาเรีย
มีสรุป
T เขาผลลัพธ์ดูที่ 2 รูปแบบมี
ความถูกต้องที่สุด คำทำนาย
ใช้แบบจำลองกระบวนการ 2 ทั้งสองรุ่นมี
ดัดแปลง โดยไม่ผสมถดถอยเชิงเส้น
เทคนิค รูปแบบ 2 ใช้การโต้ตอบของ
ตัวแปรภูมิอากาศ ใช้เฉพาะรุ่น 1
ตัวแปรภูมิอากาศในรอบระยะเวลาความล่าช้าสูงสุด (τmax)
เป็นผล 2 รุ่นซึ่งรวม
ปฏิสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรภูมิอากาศ
แสดงอาจคาดเดาดีกว่า
1 รุ่น ในความเป็นจริง การถดถอยแบบจำลองใน
การศึกษานี้สามารถเป็นตัวแทน และทำนายโรคมาลาเรีย
ภาระงาน มีความถูกต้องเหมาะสมเมื่อ
มีมาลาเรียเพียงพอที่ความ
(ไม่ใช่ใต้จังหวัดรายงานข้อมูล) ข้อมูล
สำหรับป้อนข้อมูลลงในแบบ ในการ
คาดเดาระยะเวลา แม้ว่าอาจมี
มากกว่าบางประมาณระหว่างจริง
incidences และทำนาย
(Table 5) RMSE ค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบ
กับภาระโรคมาลาเรียโดยรวม (รูปที่ 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สามารถแสดงผล 4 สวมใส่สบายพอดีกับที่
และมีผลในตัวแปร สภาพ อากาศรวมถึง
พารามิเตอร์และความคุ้มค่าอย่างมากของรุ่น
1 และรุ่น 2 มีความสำคัญในการโต้ตอบ RH
มีผลระหว่างเดือน อุณหภูมิ สูงสุดหรือต่ำสุด

ซึ่งจะช่วยและความเร็วลมพร้อมด้วยจำนวนของจัดหาอาหารมาเลเรีย
ซึ่งจะช่วยได้กล่าวสรุป.ผล
T เขาแสดงให้เห็นว่ารุ่น 2 มี
ซึ่งจะช่วยเพิ่มความแม่นยำที่ดีที่สุดดังนั้นการทำนาย
กระบวนการรุ่น 2 ที่มีการใช้ทั้งสองรุ่นที่มี
ซึ่งจะช่วยปรับเปลี่ยนได้โดยไม่ใช่ตามแนวยาวแบบผสม( Log
เทคนิค;รุ่น 2 ใช้การโต้ตอบของ
สภาพ อากาศเป็นตัวแปรสำคัญ,รุ่น 1 เท่านั้นการใช้
สภาพ อากาศเป็นตัวแปรสำคัญที่เกิดขึ้นช่วงระยะเวลาสูงสุด( MAX )( τmax )..
ทำให้รุ่น 2 ซึ่งรวมกันแล้ว
ซึ่งจะช่วยการปฏิสัมพันธ์ระหว่าง สภาพ อากาศตัวแปร
ซึ่งจะช่วยแสดง ศักยภาพ ได้ดียิ่งขึ้นการคาดเดากว่า
รุ่น 1 . ในความเป็นจริงแล้วรุ่น( Log
ซึ่งจะช่วยในการศึกษานี้สามารถที่จะเป็นตัวแทนและทำนายมาเลเรีย
ตามมาตรฐานลด ภาระ พร้อมด้วยความแม่นยำที่เหมาะสมเมื่อ
มีไข้มาลาเรียเพียงพอระบาดวิทยาจำนวน
ข้อมูล(ข้อมูลที่ไม่ตามรายงานจังหวัด)
มีให้สำหรับอินพุตกับรุ่น ในช่วงเวลา
ซึ่งจะช่วยการทำนายได้แม้ว่าอาจมี
ซึ่งจะช่วยในการประเมินระหว่างจริง
ซึ่งจะช่วยจัดหาอาหารและคาดว่า rmse
(โต๊ะ 5 )ที่มีขนาดค่อนข้างเล็กเมื่อเทียบกับ
ซึ่งจะช่วยลด ภาระ ไข้มาลาเรียโดยรวม(รูปที่ 1 )