In the face of complexity, ecologis

In the face of complexity, ecologists often strive to identify models that capture the essence of a system, explaining the observed distribution and perhaps ultimately permitting prediction. A first step toward this aim is to collect data on the response of interest, together with data on factors that it is believed might influence that response. Frequently data are observational (i.e. the variance in the data set has not been generated by experimental manipulation) leading to difficulties in determining which causal factor or factors best explain the observed responses. In these situations, scientific possibility is limited to describing the system and identifying models consistent with the observed phenomenon. One of the most commonly used techniques for this purpose is multiple regression or, more generally, a general linear model with multiple predictors. The statistical theory underlying this methodology is well understood

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

หน้าซับซ้อน ecologists มักพยายามระบุรูปแบบที่จับสาระสำคัญของระบบ อธิบายการกระจายสังเกต และทีสุดอนุญาตให้คาดเดา ขั้นตอนนี้จุดมุ่งหมายแรกคือการ รวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองที่น่าสนใจ พร้อมข้อมูลปัจจัย ที่เชื่ออาจมีอิทธิพลต่อการตอบสนองที่ บ่อยครั้งข้อมูลสังเกตการณ์ (เช่นผลต่างในชุดข้อมูลไม่ถูกสร้างขึ้น โดยการจัดการทดลอง) นำไปสู่ความยากลำบากในการกำหนดปัจจัยเชิงสาเหตุหรือปัจจัยที่ดีที่สุดที่อธิบายการตอบสนองที่สังเกต ในสถานการณ์เหล่านี้ ความเป็นไปได้ทางวิทยาศาสตร์ถูกจำกัดเพื่ออธิบายระบบ และระบุรูปแบบที่สอดคล้องกับปรากฏการณ์ที่สังเกต หนึ่งในเทคนิคที่ใช้บ่อยที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์นี้จะถดถอยหลายหรือ มากขึ้นโดยทั่วไป แบบจำลองเชิงเส้นทั่วไปกับ predictors หลาย ทฤษฎีทางสถิติต้นแบบวิธีนี้เป็นที่เข้าใจดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการเผชิญกับความซับซ้อน, นิเวศวิทยามักจะมุ่งมั่นที่จะระบุที่จับสาระสำคัญของระบบอธิบายการกระจายสังเกตในท้ายที่สุดและบางทีอาจจะอนุญาตให้ทำนาย ขั้นตอนแรกสู่จุดมุ่งหมายนี้คือการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองที่น่าสนใจร่วมกับข้อมูลเกี่ยวกับปัจจัยที่มีความเชื่อมีผลต่อการตอบสนองอาจที่ ข้อมูลที่มีการสังเกตพบบ่อย (เช่นความแปรปรวนในชุดข้อมูลที่ยังไม่ได้รับการสร้างขึ้นโดยการจัดการการทดลอง) ที่นำไปสู่​​ความยากลำบากในการกำหนดปัจจัยหรือปัจจัยที่ดีที่สุดอธิบายสาเหตุการตอบสนองข้อสังเกต ในสถานการณ์เหล่านี้เป็นไปได้ทางวิทยาศาสตร์ที่ถูก จำกัด การอธิบายระบบและการระบุรูปแบบที่สอดคล้องกับปรากฏการณ์ที่สังเกต หนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันมากที่สุดเพื่อการนี​​้คือการถดถอยพหุคูณหรือมากกว่าโดยทั่วไปรูปแบบเชิงเส้นทั่วไปที่มีการพยากรณ์หลาย ทฤษฎีทางสถิติพื้นฐานวิธีการนี​​้เป็นที่เข้าใจกันดี

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในหน้าของความซับซ้อน ecologists มักจะมุ่งมั่นที่จะระบุแบบจับสาระสําคัญของระบบ อธิบายและการจัดจำหน่ายและบางทีในที่สุดการให้คำทำนาย ก้าวแรกสู่เป้าหมายนี้คือการรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับการตอบสนองของความสนใจ ร่วมกับข้อมูลปัจจัยที่เชื่อว่าจะมีผลต่อการตอบสนองที่ . บ่อยครั้งที่ข้อมูลสังเกตการณ์ ( เช่นความแปรปรวนในชุดข้อมูลที่ได้รับการสร้างขึ้นโดยทดลอง ) ที่นำไปสู่ความยากลำบากในการกำหนดซึ่งปัจจัยเชิงสาเหตุหรือปัจจัยต่างๆและการตอบสนอง ในสถานการณ์เหล่านี้เป็นไปได้ในทางวิทยาศาสตร์ จำกัด อธิบายถึงระบบและระบุรูปแบบสอดคล้องกับสังเกตปรากฏการณ์หนึ่งในเทคนิคที่ใช้กันมากที่สุดสำหรับวัตถุประสงค์นี้คือการถดถอยพหุคูณหรือมากกว่าโดยทั่วไปรูปแบบทั่วไปเชิงเส้นหลายตัวแปร . สถิติทฤษฎีพื้นฐาน วิธีการนี้ดีเข้าใจ