The regression sum of squares, R(β_

The regression sum of squares, R(β_1 β_3 β_2 β_4| β_0) is used to test the
composite hypothesis H_0: β_1 = β_3 = β_2 = β_4 = 0. This gives F = 22.16
which, with 4 and 26 degrees of freedom is highly significant. That is, there
is evidence to believe that the independent variables need to be included
in the model to account for the variability in oxygen consumption among
runners.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ถดถอยผลรวมของสี่เหลี่ยม R (β_1 β_3 β_2 β_4| β_0) ใช้ในการทดสอบฟังก์ชันคอมโพสิต H_0: β_1 = β_3 = β_2 = β_4 = 0 ซึ่งทำให้ F = 22.16ที่ 4 และ 26 องศาความเป็นอิสระเป็นสำคัญมาก กล่าวคือ มีมีหลักฐานที่เชื่อว่า ตัวแปรอิสระที่ต้องการมาในรูปแบบความแปรผันในปริมาณการใช้ออกซิเจนระหว่างการรอบชิงชนะเลิศ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ผลรวมปัญหาของช่องสี่เหลี่ยม r (β_1β_3β_2β_4 | β_0) จะถูกใช้ในการทดสอบ
สมมติฐาน H_0 คอมโพสิต: β_1β_3 = = = β_2β_4 = 0 นี้จะช่วยให้ F = 22.16
ซึ่งมี 4 และ 26 องศาอิสระเป็นอย่างมาก สำคัญ นั่นคือมี
หลักฐานที่เชื่อได้ว่าตัวแปรอิสระจะต้องมีการรวม
ในรูปแบบบัญชีสำหรับความแปรปรวนในการใช้ออกซิเจนในหมู่
นักวิ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

สถิติสำมะโนครัวสี่เหลี่ยม , R ( บีตา _1 บีตา _3 บีตา _2 บีตา _4 | บีตา _0 ) ถูกใช้เพื่อทดสอบสมมติฐาน
h_0 คอมโพสิตบีตา _1 = บีตา _3 = บีตา _2 = บีตา _4 = 0 นี้จะช่วยให้ F = 22.16
ที่ 4 และ 26 องศาอิสระสูงอย่างมีนัยสำคัญ นั่นคือมี
หลักฐานเชื่อได้ว่า ตัวแปรอิสระจะต้องมีการรวม
ในรูปแบบบัญชีความแปรปรวนในการใช้ออกซิเจนของ

วิ่ง .