Binary logistic regression's backwa

Binary logistic regression's backward stepwise method with a
likelihood ratio test was applied on the reduced variables to identify
the predictors that will best explain WSSV occurrence. The backward
stepwise logistic regression eliminates at each consecutive step the
variable that contributes the least to explain the model until the
smallest possible log-likelihood ratio, indicator for the statistical fit of
the model, is attained. The software lists all steps and for each step it
gives indications for the model fit. The model giving the best
combination of low negative log-likelihood value, R2 value close to
one, and high classification ratio (CR), in predicting WSSV incidence
for each group was retained.

Results (Thai) 1:

วิธี stepwise ย้อนหลังโลจิสติกของถดไบนารีกับใช้ทดสอบอัตราความเป็นไปได้ในตัวแปรลดระบุpredictors ซึ่งจะดีที่สุดอธิบายเหตุการณ์การตรวจ การย้อนหลังถดถอยโลจิสติก stepwise กำจัดในขั้นตอนต่อเนื่องกันแต่ละตัวแปรให้น้อยที่สุดเพื่ออธิบายแบบจำลองจนถึงการอัตราส่วนที่เล็กที่สุดได้บันทึกความเป็นไปได้ ตัวบ่งชี้สำหรับพอดีทางสถิติของรูปแบบ ได้บรรลุ ซอฟต์แวร์แสดงขั้นตอนทั้งหมด และสำหรับแต่ละขั้นตอนนั้นให้บ่งชี้สำหรับรูปแบบที่เหมาะสม รูปแบบให้ดีสุดชุดของค่าลบต่ำโอกาสบันทึก ค่า R2 ใกล้หนึ่ง และอัตราส่วนของการจัดประเภทสูง (CR), ในการทำนายการเกิดตรวจสำหรับแต่ละกลุ่มถูกรักษาไว้

Results (Thai) 2:

วิธีการแบบขั้นตอนย้อนกลับถดถอยโลจิสติไบนารีที่มี
การทดสอบความน่าจะเป็นอัตราส่วนที่ถูกนำมาใช้ในตัวแปรที่ลดลงในการระบุ
ตัวพยากรณ์ที่ดีที่สุดจะอธิบายปรากฏการณ์ที่เกิดขึ้นตัวแดงดวงขาว ย้อนกลับ
ถดถอยโลจิสติช่วยลดขั้นตอนในแต่ละขั้นตอนต่อเนื่อง
ตัวแปรที่ก่อน้อยที่จะอธิบายรูปแบบจนกว่าจะ
เป็นไปได้ที่อัตราการเข้าสู่ระบบที่เล็กที่สุดน่าจะเป็นตัวบ่งชี้สำหรับพอดีทางสถิติของ
รูปแบบที่จะบรรลุ ซอฟแวร์แสดงขั้นตอนทั้งหมดและสำหรับแต่ละขั้นตอนจะ
ให้ข้อบ่งชี้สำหรับรูปแบบพอดี รูปแบบการให้ที่ดีที่สุด
การรวมกันของเชิงลบต่ำเข้าสู่ระบบน่าจะเป็นมูลค่าที่ใกล้ค่า R2 เพื่อ
หนึ่งและอัตราส่วนการจำแนกสูง (CR) ในการทำนายการเกิด WSSV
สำหรับแต่ละกลุ่มได้รับการเก็บรักษาไว้

Results (Thai) 3:

Binary logistic regression วิธี Stepwise ข้างหลังด้วย
โอกาสทดสอบอัตราส่วนที่ใช้ในตัวแปรลดระบุ
ตัวทำนายที่ดีที่สุดจะอธิบายีเหตุการณ์ ถอยหลัง
แบบถดถอยโลจิสติกในแต่ละขั้นตอนจะติดต่อกัน
ตัวแปรที่มีส่วนน้อยที่จะอธิบายรูปแบบจนกว่า
เล็กที่สุดเข้าสู่ระบบโอกาสอัตราส่วนตัวบ่งชี้ที่พอดีกับสถิติของ
รูปแบบ คือบรรลุ ซอฟต์แวร์รายการทุกขั้นตอน และแต่ละขั้นตอนมัน
ให้ข้อบ่งชี้สำหรับนางแบบพอดี รูปแบบให้ชุดที่ดีที่สุด
ต่ำโอกาสลบเข้าสู่ระบบค่า R2 ค่า

ปิดหนึ่ง และมีการจำแนก Ratio ( CR ) ในการทำนายอุบัติการณ์
ีแต่ละกลุ่มก็ยังคงอยู่