It is also useful to treat the prob

It is also useful to treat the problem as one of analysis of variance using dummy variable regression methods. Standard analysis of variance provides statistical tests for the presence of some of the effects, provides residuals that can be examined for autocorrelation, and generates an efficient estimator of a that can be compared to that obtained by the variance components method. The primary challenge in performing analysis of variance for the model is the problem's size: estimating the model with sample B amounts to performing a regression with 3533 independent (dummy) variables! By recasting the problem in terms of least-squares, it was possible to develop an algorithm for iteratively improving the fit of a set of coefficients until the least-squares criterion is met. The program, ITROVA, is described in Appendix 2.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ก็ยังมีประโยชน์ในการรักษาปัญหาเป็นการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยใช้วิธีการถดถอยตัวแปรดัมมีอย่างใดอย่างหนึ่ง มาตรฐานวิเคราะห์ความแปรปรวนมีการทดสอบทางสถิติสำหรับการปรากฏตัวของผล ให้เหลือที่สามารถตรวจสอบ autocorrelation และสร้างการประเมินประสิทธิภาพของที่สามารถเปรียบเทียบที่ได้รับ โดยวิธีการส่วนประกอบต่างกัน ความท้าทายหลักในการวิเคราะห์ความแปรปรวนแบบเป็น ขนาดของปัญหา: การประมาณแบบจำลองที่ มียอดเงินตัวอย่าง B การถดถอยที่ มีตัวแปร (ดัมมี่) อิสระ 3533 โดย recasting ปัญหาในแง่ของสี่เหลี่ยมอย่างน้อย มันเป็นไปได้ในการพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการปรับปรุงให้พอดีของการตั้งค่าของสัมประสิทธิ์ซ้ำ ๆ จนเป็นไปตามเกณฑ์กำลังสองน้อยสุด โปรแกรม ITROVA อธิบายไว้ในภาคผนวก 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

นอกจากนี้ยังมีประโยชน์ในการรักษาปัญหาที่เกิดขึ้นเป็นหนึ่งในการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยใช้วิธีการถดถอยตัวแปรดัมมี่ การวิเคราะห์ความแปรปรวนมาตรฐานมีการทดสอบทางสถิติการปรากฏตัวของบางส่วนของผลกระทบที่ให้เหลือที่สามารถตรวจสอบได้สำหรับอัตและสร้างประมาณการอย่างมีประสิทธิภาพที่สามารถนำมาเปรียบเทียบกับที่ได้รับจากการแปรปรวนวิธีส่วนประกอบ ความท้าทายหลักในการปฏิบัติการวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับรูปแบบคือขนาดของปัญหา: การประเมินรูปแบบที่มีจำนวน B ตัวอย่างที่จะดำเนินการกับการถดถอย 3533 อิสระ (จำลอง) ตัวแปร! โดยแต่งปัญหาในแง่ของการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมมันเป็นไปได้ในการพัฒนาอัลกอริทึมสำหรับการปรับปรุงซ้ำแบบของชุดของค่าสัมประสิทธิ์จนกว่าเกณฑ์น้อยสี่เหลี่ยมจะพบ โปรแกรม ITROVA, อธิบายไว้ในภาคผนวก 2

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

นอกจากนี้ยังเป็นประโยชน์ในการรักษาปัญหาเป็นหนึ่งในการวิเคราะห์ความแปรปรวนโดยใช้วิธีการถดถอยพหุคูณตัวแปรหุ่น . การวิเคราะห์ความมีมาตรฐานการทดสอบทางสถิติสำหรับการปรากฏตัวของบางผลมีความคลาดเคลื่อนที่สามารถตรวจสอบข้อมูลและสร้างการประเมินประสิทธิภาพของที่สามารถเปรียบเทียบกับที่ได้จากองค์ประกอบความแปรปรวนวิธี การท้าทายในการแสดงการวิเคราะห์ความแปรปรวนสำหรับรูปแบบขนาดของปัญหา : การประเมินรูปแบบ ด้วยตัวอย่าง B ปริมาณการถดถอยด้วยเครื่องอิสระ ( Dummy ) ตัวแปร ! โดยการเปลี่ยนรูปใหม่ ปัญหาในแง่ของวิธีมันเป็นไปได้ที่จะพัฒนาขั้นตอนวิธีสำหรับซ้ำเพิ่มพอดีของชุดของสัมประสิทธิ์จนกว่าวิธีเกณฑ์จะพบ โปรแกรม itrova , อธิบายไว้ในภาคผนวกที่ 2