MethodologyLinear regression is use

Methodology
Linear regression is used to estimate the association between seatbelt usage rate and several independents predictors measured at the state level. Each datum represents a set of variables for seatbelt usage and all predictors in single state during a single year , where x is the fractional annual seatbelt usage rate in the given state during the given year , x is fractional obesity rate in the given state during the given year, x is a binary variable that isequal to one if the state has a primary seatbelt law during the given year and zero if it does not , x is the fraction of drivers who are women in the given state during the given year, x is the per capita annual personal income (in $10,000 units) in the given state during the given year, x is the annual vehicle miles travelled per resident (in 1000 mile units) in the given state during the given year, x is a binary variable equal to one in state i and zero otherwise (wherei refers to a single state or the District of Columbia), and x is a binary variable equal to one during year j and zero otherwise (where j can be any year between 2006 and). This paper considers a regression equation of the form where is an intercept term, and coefficients and represent the linear change in seatbelt predictor variables.
In addition to the single-variable terms, this regression equation includes an interaction term, thatincluding this interaction term allows the regression model to assess a different relationship between seatbelt usage and obesity for states that have a seatbelt law and for those states without such law. For states without a seatbelt law (i.e.x is equal to one), this change is estimated by similarly , the impact of a seatbelt law on the fractional seatbelt usage rate in a state is estimated as , and hence, this impact depends on the obesity rate in the state.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการที่ถดถอยเชิงเส้นใช้ในการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการใช้ seatbelt และหลาย independents predictors วัดระดับรัฐ แสดงถึงวันที่โพสแต่ละชุดของตัวแปรสำหรับใช้ seatbelt และ predictors ทั้งหมดในรัฐเดียวระหว่างปีเดียว การใช้ seatbelt ปีเศษ x อัตราในรัฐกำหนดในระหว่างปีที่กำหนด x คือ อัตราโรคอ้วนเศษในรัฐกำหนดในระหว่างปีที่กำหนด x เป็นตัวแปรแบบไบนารีที่ isequal ไปหนึ่งถ้ารัฐ seatbelt หลักกฎหมายปีที่กำหนด และศูนย์ถ้ามันไม่ได้ , x เป็นเศษส่วนคนหญิงในสถานะที่กำหนดในระหว่างปีที่กำหนด x เป็นรายได้ส่วนบุคคล capita ต่อปี (ใน $10000 หน่วย) ในรัฐกำหนดในระหว่างปีที่กำหนด ไมล์รถประจำปีที่เดินทางไปต่ออาศัย (ในหน่วย 1000 ไมล์) ในรัฐกำหนดในระหว่างปีที่กำหนดเป็น x, x เป็นตัวแปรฐานสองเท่ากับหนึ่งในรัฐฉันและศูนย์อื่น ๆ (wherei หมายถึงสันติภาพหรืออำเภอ ของโคลัมเบีย), และ x จะเท่ากับตัวแปรแบบไบนารีในระหว่างปีเจและเป็นศูนย์อย่างอื่น (ที่เจได้ปีระหว่างปี 2006 และ) ได้ กระดาษนี้พิจารณาสมการถดถอยของแบบฟอร์มมีจุดตัดแกน ระยะ และสัมประสิทธิ์ และแสดงถึงการเปลี่ยนแปลงเชิง seatbelt ตัวแปรจำนวนประตู นอกจากเงื่อนไขตัวแปรเดียว สมการถดถอยนี้มีระยะการโต้ตอบ thatincluding แบบจำลองถดถอยเพื่อประเมินความสัมพันธ์ต่าง ๆ ระหว่างการใช้ seatbelt และโรคอ้วน ในอเมริกาที่มีกฎหมาย seatbelt และรัฐไม่มีกฎหมายดังกล่าวช่วยให้ระยะการโต้ตอบนี้ ในอเมริกาโดยกฎหมาย seatbelt (i.e.x เท่ากับ), นี้ประเมินโดยทำนองเดียวกัน มีประเมินผลกระทบของกฎหมาย seatbelt อัตราใช้ seatbelt เศษในสถานะเป็น และด้วยเหตุนี้ ผลกระทบนี้ขึ้นอยู่กับอัตราโรคอ้วนในรัฐ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

วิธี
การถดถอยเชิงเส้นที่ใช้ในการประเมินความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยและการพยากรณ์ที่ปรึกษาหลายวัดในระดับรัฐ ตัวเลขแต่ละชุดของตัวแปรสำหรับการใช้เข็มขัดนิรภัยและพยากรณ์ทั้งหมดในรัฐเดี่ยวในช่วงปีเดียวโดยที่ x คืออัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยเศษส่วนประจำปีในรัฐที่ได้รับในระหว่างปีให้ x เป็นอัตราโรคอ้วนเศษส่วนในรัฐที่ได้รับในช่วง รับปี x เป็นตัวแปรไบนารีที่ IsEqual ไปหนึ่งถ้ารัฐมีกฎหมายเข็มขัดนิรภัยหลักในช่วงปีที่กำหนดและเป็นศูนย์ถ้ามันไม่ได้, x เป็นส่วนของคนขับรถที่เป็นผู้หญิงในรัฐที่ได้รับในช่วงปีที่กำหนด x เป็นรายได้ต่อหัวส่วนบุคคลประจำปี (ใน $ 10,000 หน่วย) ในรัฐที่ได้รับในช่วงปีที่กำหนด, x เป็นไมล์รถประจำปีได้เดินทางต่อถิ่นที่อยู่ (ในหน่วย 1,000 ไมล์) ในรัฐที่ได้รับในช่วงปีที่กำหนด, x เป็นตัวแปรไบนารี เท่ากับหนึ่งในรัฐที่ฉันและศูนย์อื่น (wherei หมายถึงรัฐเดียวหรือโคลัมเบีย) และ x เป็นตัวแปรไบนารีเท่ากับหนึ่งในช่วงปี j และศูนย์อื่น (ที่เจสามารถปีใดระหว่างปี 2006 และ) กระดาษนี้จะพิจารณาสมการถดถอยในรูปแบบที่เป็นคำสกัดกั้นและค่าสัมประสิทธิ์และเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นตัวแปรเข็มขัดนิรภัย.
นอกจากเงื่อนไขเดียวตัวแปรสมการถดถอยนี้รวมถึงระยะการทำงานร่วมกัน, thatincluding ระยะนี้จะช่วยให้การทำงานร่วมกัน ตัวแบบการถดถอยในการประเมินความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างการใช้เข็มขัดนิรภัยและโรคอ้วนสำหรับรัฐที่มีกฎหมายเข็มขัดนิรภัยและรัฐที่ไม่มีกฎหมายดังกล่าว สำหรับรัฐโดยไม่มีกฎหมายเข็มขัดนิรภัย (Iex มีค่าเท่ากับหนึ่ง) การเปลี่ยนแปลงนี้เป็นที่คาดกันโดยในทำนองเดียวกันผลกระทบของกฎหมายเข็มขัดนิรภัยในอัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยเศษส่วนในรัฐเป็นที่คาดกันว่าเป็นและด้วยเหตุนี้ผลกระทบนี้ขึ้นอยู่กับอัตราโรคอ้วน ในรัฐ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยเชิงเส้นระเบียบวิธี
ใช้ประเมินความสัมพันธ์ระหว่างอัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยและหลายตัวแปรอิสระวัดในระดับรัฐ ตัวเลขแต่ละหมายถึงชุดของตัวแปรการใช้เข็มขัดนิรภัยและส่งผลกระทบในรัฐเดียวในช่วงปีเดียวที่ X เป็นเศษส่วนประจำปีอัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยได้รับในรัฐในช่วงที่ได้รับปีx คือ อัตราโรคอ้วนเศษส่วนในรัฐในช่วงปีที่กำหนดให้ x คือตัวแปรไบนารีที่ isequal หนึ่งถ้ารัฐมีหลักกฎหมายเข็มขัดนิรภัยในระหว่างปีที่กำหนดและศูนย์ถ้าไม่ X คือสัดส่วนของผู้ขับขี่ที่เป็นผู้หญิงในรัฐในช่วงปีที่กำหนดให้ x เป็น ต่อ ปีประชากรรายได้ส่วนบุคคล ( $ 10 , 000 หน่วย ) ได้รับในรัฐในช่วงที่ได้รับปีX เป็นไมล์รถยนต์ประจำปี เดินทางต่อถิ่นที่อยู่ ( ใน 1 , 000 หน่วยไมล์ ) ในรัฐในช่วงปีที่กำหนดให้ x คือตัวแปรเลขฐานสองเท่ากับหนึ่งในรัฐและศูนย์อื่น ( wherei หมายถึงรัฐเดียวหรือโคลัมเบีย ) และ x เป็นตัวแปรหนึ่งในเลขฐานสองเท่ากับปีเจ และศูนย์อื่น ( ที่ J สามารถใด ๆ ปี ระหว่างปี 2006 )กระดาษนี้จะพิจารณาเป็นสมการถดถอยของแบบฟอร์มที่เป็นสกัดกั้นในระยะและค่าสัมประสิทธิ์และเป็นตัวแทนของการเปลี่ยนแปลงเชิงเส้นตัวแปรคาดเข็มขัด
นอกจากเงื่อนไขตัวแปรเดียวนี้ สมการถดถอย รวมถึงปฏิสัมพันธ์ระหว่างเทอมthatincluding ปฏิสัมพันธ์ในระยะนี้ช่วยให้ตัวแบบการถดถอยเพื่อประเมินความสัมพันธ์ที่แตกต่างกันระหว่างการใช้เข็มขัดนิรภัยและโรคอ้วนสำหรับรัฐที่มีเข็มขัดนิรภัยกฎหมายและรัฐเหล่านั้นโดยไม่ได้เช่นกฎหมาย รัฐไม่มีเข็มขัดนิรภัยกฎหมาย ( i.e.x เท่ากับหนึ่ง ) การเปลี่ยนแปลงนี้ถูกประเมินโดยในทํานองเดียวกันผลกระทบของกฎหมายเข็มขัดนิรภัยในส่วนอัตราการใช้เข็มขัดนิรภัยในรัฐประมาณ ดังนั้น ผลกระทบนี้จะขึ้นอยู่กับอัตราการเป็นโรคอ้วน

ในรัฐ