View the coefficient and diagnostic

View the coefficient and diagnostic tables. Creating the coefficient and diagnostic tables is optional. While you are in the process of finding an effective model, you may elect not to create these tables. The model building process is iterative and you will likely try a large number of different models (different explanatory variables) until you settle on a few good ones. You can use the Aiaike Information Criterion (AIC) on the report to compare different models. The model with the smaller AIC value is the better model (that is, taking into account model complexity, the model with the smaller AIC provides a better fit to the observed data). You should always create the coefficient and diagnostic tables for your final OLS models in order to capture the most important elements of the OLS report including the list of explanatory variables used in the model with their coefficients, standard errors, and probabilities, and results for each diagnostic test. The diagnostic table includes a description of each test along with some guidelines for how to interpret test results.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ดูค่าสัมประสิทธิ์และตารางวิเคราะห์ สร้างตารางวิเคราะห์ค่าสัมประสิทธิ์ไม่จำเป็น ในขณะที่คุณกำลังค้นหาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ คุณสามารถเลือกไม่ให้สร้างตารางเหล่านี้ รุ่นที่สร้างกระบวนการเป็นซ้ำ และคุณอาจจะลองจำนวนมากแตกต่างรุ่นที่ (ตัวแปรอธิบายแตกต่างกัน) จนกว่าจะชำระกี่คนที่ดี คุณสามารถใช้เกณฑ์ข้อมูล Aiaike (AIC) ในรายงานเพื่อเปรียบเทียบรุ่นต่าง ๆ โมเดล ด้วยค่าพรตเล็กเป็นรุ่นดีกว่า (ที่มี เข้าบัญชีจำลองความซับซ้อน รุ่นที่มีขนาดเล็กสิบให้พอดีกับข้อมูลสังเกตได้) คุณเสมอควรสร้างสัมประสิทธิ์และตารางวิเคราะห์ของ OLS รุ่นสุดท้ายที่จะเก็บภาพองค์ประกอบสำคัญที่สุดของ OLS รายงานรวมทั้งรายการอธิบายตัวแปรที่ใช้ในแบบจำลองของสัมประสิทธิ์ มาตรฐานข้อผิด พลาด น่าจะ และผลลัพธ์สำหรับแต่ละการทดสอบวินิจฉัย ตารางการวินิจฉัยมีคำอธิบายของแต่ละการทดสอบพร้อมกับแนวทางสำหรับวิธีการแปลผลการทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ดูค่าสัมประสิทธิ์และวินิจฉัยตาราง การสร้างค่าสัมประสิทธิ์และวินิจฉัยตารางเป็นตัวเลือก ในขณะที่คุณอยู่ในขั้นตอนของการหารูปแบบที่มีประสิทธิภาพคุณอาจเลือกที่จะไม่สร้างตารางเหล่านี้ กระบวนการสร้างรูปแบบซ้ำแล้วซ้ำอีกและคุณอาจจะลองเป็นจำนวนมากของรูปแบบที่แตกต่างกัน (การอธิบายตัวแปรที่แตกต่างกัน) จนกว่าคุณจะรับมือกับคนที่ดีไม่กี่ คุณสามารถใช้ข้อมูล Aiaike เกณฑ์ (AIC) ในรายงานการเปรียบเทียบรูปแบบที่แตกต่างกัน รูปแบบที่มีค่าเอไอซีที่มีขนาดเล็กเป็นรูปแบบที่ดีกว่า (นั่นคือคำนึงถึงความซับซ้อนของโมเดลบัญชีรุ่นที่มีขนาดเล็ก AIC ให้ดีขึ้นสอดคล้องกับข้อมูลที่สังเกต) คุณควรสร้างค่าสัมประสิทธิ์และตารางการวินิจฉัยสำหรับรุ่น OLS สุดท้ายของคุณเพื่อที่จะจับองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของรายงาน OLS รวมถึงรายการของการอธิบายตัวแปรที่ใช้ในรุ่นที่มีค่าสัมประสิทธิ์ของพวกเขาผิดพลาดมาตรฐานและความน่าจะเป็นและผลสำหรับแต่ละ ทดสอบการวินิจฉัย. ตารางการวินิจฉัยรวมถึงรายละเอียดของการทดสอบแต่ละพร้อมกับคำแนะนำบางอย่างสำหรับวิธีการแปลผลการทดสอบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ดูแบบตาราง การวินิจฉัย การสร้างแบบตารางการวินิจฉัยก็ได้ ในขณะที่คุณอยู่ในกระบวนการของการหาแบบจำลองที่มีประสิทธิภาพ คุณอาจเลือกที่จะไม่สร้างตารางเหล่านี้ รูปแบบอาคารกระบวนการซ้ำและคุณอาจจะลองเป็นจำนวนมากของโมเดลที่แตกต่างกัน ( ตัวแปรการอธิบายแตกต่างกัน ) จนกว่าคุณจะจ่ายในที่ที่ดีบางอย่าง คุณสามารถใช้เกณฑ์สารสนเทศ aiaike ( AIC ) ในรายงานเพื่อเปรียบเทียบรุ่นที่แตกต่างกัน รุ่นที่มีขนาดเล็ก ตามมูลค่าเป็นรุ่นที่ดีกว่า ( นั่นคือ การเข้าไปในความซับซ้อนของแบบจำลองบัญชีรุ่นที่มีขนาดเล็กรูปแบบให้พอดีกับได้ดีกว่าการตรวจสอบข้อมูล ) คุณควรสร้างแบบตารางการวินิจฉัยสำหรับรุ่นของคุณและสุดท้ายเพื่อที่จะจับองค์ประกอบที่สำคัญที่สุดของตลาดรายงานรวมถึงรายการของตัวแปรที่มีค่าสัมประสิทธิ์การใช้ในรูปแบบของข้อผิดพลาดมาตรฐานและความน่าจะเป็น และผลลัพธ์ของแต่ละแบบทดสอบ ตารางการวินิจฉัยรวมถึงรายละเอียดของแต่ละการทดสอบพร้อมกับแนวทางวิธีการแปลผลการทดสอบ