8.3.3. Fit the simple regression me

8.3.3. Fit the simple regression mean function again, but this time assume that Var(Lab|Field) = σ^2/ Field. Get the score test for the fit of this variance function. Also test for nonconstant variance as a function of batch; since are arbitrarily numbered, be sure to treat Batch as a factor. (Hint: Both tests are extensions of the methodology outlined in the text. The only when computing the statistic.)

8.8. Two n×n matrices A and B are orthogonal if AB = BA = 0. Show that I – H and H are orthogonal. Use this result to show that as long as the intercept is in the mean function, the slope of the regression of e ̂ on Y ̂ is 0. What is the slope of the regression of e ̂ on Y ̂ ?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

8.3.3 การถดถอยอย่างง่ายหมายถึง อีกครั้ง แต่ครั้งนี้คิดว่าพอ Var (Lab| ฟิลด์) =σ ^ 2 / ฟิลด์ ได้รับการทดสอบคะแนนพอของฟังก์ชันผลต่างนี้ นอกจากนี้การทดสอบผลต่าง nonconstant เป็นฟังก์ชันของชุด ตั้งแต่หมายเลข อย่าให้แน่ใจว่าการรักษาชุดเป็นปัจจัย (คำใบ้: การทดสอบทั้งสองมีส่วนขยายของวิธีการระบุไว้ในข้อความ เท่านั้นเมื่อคำนวณสถิติ)8.8. สอง n × n เมทริกซ์ A และ B เป็นมุมฉากถ้า AB = BA = 0 แสดงว่า ฉัน – H และ H เป็นมุมฉาก ใช้ผลลัพธ์นี้เพื่อแสดงว่า เป็นการตัดอยู่ในฟังก์ชันหมายถึง ความลาดชันของการถดถอยของอี̂บน Y ̂ 0 ความชันของการถดถอยของอี̂บน Y ̂คืออะไร

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

8.3.3 พอดีกับการถดถอยอย่างง่ายฟังก์ชั่นหมายถึงอีกครั้ง แต่ครั้งนี้คิดว่า Var (แล็บ | Field) = σ ^ 2 / สนาม ได้รับการทดสอบคะแนนสำหรับแบบของฟังก์ชั่นความแปรปรวนนี้ นอกจากนี้ยังทดสอบความแปรปรวน nonconstant เป็นหน้าที่ของชุด; ตั้งแต่มีเลขพลให้แน่ใจว่าการรักษาชุดเป็นปัจจัย (คำแนะนำ: การทดสอบทั้งสองเป็นส่วนขยายของวิธีการที่ระบุไว้ในข้อความเฉพาะเมื่อคำนวณสถิติ..) 8.8 สอง n × n เมทริกซ์ A และ B เป็นมุมฉากถ้า AB = BA = 0 แสดงว่าผม - H และ H เป็นมุมฉาก ใช้ผลนี้จะแสดงให้เห็นว่าตราบใดที่ตัดอยู่ในฟังก์ชั่นหมายถึงความลาดชันของการถดถอยของ e บน Y ที่เป็น 0 คืออะไรความลาดชันของการถดถอยของ e บน Y หรือไม่?