When there is no linear relationshi

When there is no linear relationship among predictor
variables at all, they are said to be orthogonal. The lack of
orthogonality among the predictor variables usually is not strong
enough to affect the analysis or the ability of the entire number of
predictors to predict the response variables. In other words, the
lack of orthogonality does not diminish the usefulness of the
model, at least within the sample data used to find the regression
coefficients. However

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างผู้ทายผลตัวแปรทั้งหมด พวกเขาจะกล่าวว่า เป็น orthogonal กัน การขาดตัวแปร predictor orthogonality มักจะไม่แข็งแรงพอที่จะส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์หรือความสามารถของทั้งจำนวนpredictors เพื่อทำนายตัวแปรตอบสนอง ในคำอื่น ๆ การขาด orthogonality ลดประโยชน์ของการรุ่น น้อยภายในข้อมูลตัวอย่างที่ใช้ในการค้นหาการถดถอยค่าสัมประสิทธิ์การ อย่างไรก็ตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นในหมู่ทำนายตัวแปรที่ทั้งหมดที่พวกเขาจะกล่าวว่าเป็นมุมฉาก ขาดการตั้งฉากระหว่างตัวแปรทำนายที่มักจะไม่แข็งแรงพอที่จะส่งผลกระทบต่อการวิเคราะห์หรือความสามารถของจำนวนทั้งหมดของการพยากรณ์ที่จะคาดการณ์ตัวแปรการตอบสนอง ในคำอื่น ๆ ที่ขาดการตั้งฉากไม่ได้ลดประโยชน์ของรุ่นอย่างน้อยภายในข้อมูลตัวอย่างที่ใช้ในการหาถดถอยสัมประสิทธิ์ อย่างไรก็ตาม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อไม่มีความสัมพันธ์เชิงเส้นระหว่างตัวแปร
ทั้งหมด พวกเขาจะกล่าวว่าเป็นวิธี . ขาด
orthogonality ระหว่างตัวแปรตัวแปรมักจะไม่แข็งแรง
พอที่จะมีผลต่อการวิเคราะห์ หรือ ความสามารถของจํานวนทั้งหมดของ
พยากรณ์ทำนายการตอบสนองตัวแปร ในคำอื่น ๆ ,
ขาด orthogonality ไม่ลดประโยชน์ของ
รุ่นอย่างน้อยภายในข้อมูลตัวอย่างเพื่อใช้ในการหาค่าสัมประสิทธิ์การถดถอย
. อย่างไรก็ตาม