In this study, the method of least

In this study, the method of least squares-fit is used to estimate the regression coefficients in MLR model. Producing a fit using a linear model requires minimizing the sum of the squares of the residuals. A plot of residuals visually gives a good insight about goodness of fit. The goodness of fit is also measured by Coefficient of Determination (R2) and Adjusted Coefficient of Determination (R2) which indicates how closely obtained values match the dependent variable of the model. The following equation shows the regression equation for the proposed linear regression model:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ศึกษา ใช้วิธีการกำลังสองน้อยสุดให้พอดีในการประเมินค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยในรูปแบบ MLR ผลิตให้พอดีกับการใช้แบบจำลองเชิงเส้นต้องลดผลรวมของกำลังสองของค่าคงเหลือ แปลงค่าคงเหลือของสายตาให้ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับความกตัญญูพอดี นอกจากนี้ยังมีวัดความกตัญญูพอดี โดยสัมประสิทธิ์ของการกำหนด (R2) และปรับปรุงสัมประสิทธิ์ของการกำหนด (R2) ซึ่งระบุว่า รับตรงค่าตัวแปรขึ้นอยู่กับรุ่น สมการต่อไปนี้แสดงสมการถดถอยแบบจำลองถดถอยเชิงเส้นเสนอ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้วิธีการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมพอดีถูกนำมาใช้ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยในแบบจำลองอัตราดอกเบี้ย การผลิตแบบโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นต้องลดผลรวมของสี่เหลี่ยมของเหลือที่ พล็อตที่เหลือสายตาให้มีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับความดีของพอดี ความดีของพอดียังวัดจากค่าส สมการต่อไปนี้แสดงสมการถดถอยสำหรับรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้ วิธีกำลังสองต่ำสุดพอดีจะใช้ในการประเมินสัมประสิทธิ์ถดถอยในรูปแบบอัตราดอกเบี้ย MLR การผลิตแบบใช้โมเดลเชิงเส้นต้องลดผลรวมของกำลังสองของค่าคลาดเคลื่อน . แปลงค่าสายตาให้ข้อมูลเชิงลึกที่ดีเกี่ยวกับความดีของพอดีความดีของพอดียังวัดด้วยสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ ( R2 ) และปรับค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ ( R2 ) ซึ่งบ่งชี้ว่า อย่างใกล้ชิดได้ค่าตรงกับตัวแปรของแบบจำลอง สมการต่อไปนี้แสดงสมการถดถอยเพื่อเสนอการถดถอยเชิงเส้นแบบ :