R2 means the proportion of the tota

R2
means the proportion of the total variation in the n observed values of the dependent variable that is explained by
the overall regression model (Bowerman et al., 2005). The higher R2
, the better the model fits your data. R is the
positive squared root of R2
(Levin & Rubin, 1994).
Adjusted R2
is a measure of the loss of predictive power or shrinkage in regression. The adjusted R2
will explain
how much variance in the outcome would be accounted for if the model had been derived from the population from
which the sample was taken (Andy, 2005). The larger adjusted R2
, the better the model fits the data.
Step 4: Developing equation of multiple linear regression
In this research, the hypotheses that used:
H : EEE 3210 0
: Ha At least one of the 21,EE and E3 does not equal to 0
which says that
: H0 None of the controlled variable X1, X2 and X3 is significantly related to Y
: Ha At least one of the controlled variable X1, X2 and X3 is significantly related to Y
The model of multiple linear regression can be represent as:
Y XXX 3322110  HEEEE (1)
where

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

R2 หมายถึง สัดส่วนของความแปรปรวนทั้งหมดใน n สังเกตค่าของตัวแปรขึ้นอยู่กับการที่จะอธิบายความการรวมแบบจำลองถดถอย (Bowerman et al., 2005) R2 ขึ้นแบบที่ดีเหมาะสมกับข้อมูลของคุณ R คือการรากกำลังสองบวกของ R2 (Levin และ Rubin, 1994)ปรับปรุง R2 เป็นการวัดการสูญเสียพลังงานคาดการณ์หรือหดตัวในถดถอย R2 การปรับปรุง จะอธิบายจำนวนผลต่างเป็นผลจะได้คิดหากรุ่นที่ได้รับมาจากประชากรจากซึ่งตัวอย่างกระ (Andy, 2005) ยิ่งปรับปรุง R2แบบที่ดีเหมาะสมกับข้อมูลขั้นตอนที่ 4: พัฒนาสมการเชิงเส้นแบบพหุคูณในงานวิจัยนี้ สมมุติฐานที่ใช้:H: EEE 3210 0: ฮาที่น้อยที่สุดของ 21, EE และ E3 ไม่เท่ากับ 0ที่บอกว่า: H0 ไม่มีตัวแปรควบคุม X 1, X 2 และ X 3 อย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวข้องกับ Y: ฮาที่อย่างน้อยหนึ่งตัวแปรควบคุม X 1, X 2 และ X 3 อย่างมีนัยสำคัญเกี่ยวข้องกับ Yแบบจำลองเชิงเส้นแบบพหุคูณสามารถแสดงถึงเป็น:HEEEE Y XXX 3322110 (1)ซึ่ง

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

R2
หมายถึงสัดส่วนของรูปแบบรวมใน n
สังเกตค่าของตัวแปรตามที่อธิบายได้ด้วยรูปแบบการถดถอยโดยรวม(Bowerman et al., 2005) สูงกว่า R2
ที่ดีกว่ารูปแบบที่เหมาะกับข้อมูลของคุณ R
คือรากกำลังสองบวกของR2
(เลวินและรูบิน, 1994).
Adjusted R2
เป็นตัวชี้วัดของการสูญเสียอำนาจการทำนายหรือการหดตัวในการถดถอยที่ ปรับ R2 จะอธิบายวิธีการที่แตกต่างมากในผลที่จะนำมาใช้ในกรณีที่รูปแบบที่ได้รับมาจากประชากรจากการที่กลุ่มตัวอย่างถูกนำตัว(แอนดี้, 2005) ปรับขนาดใหญ่ R2 ที่ดีกว่ารูปแบบที่เหมาะกับข้อมูล. ขั้นตอนที่ 4: การพัฒนาสมการถดถอยเชิงเส้นหลายในงานวิจัยนี้สมมติฐานที่ใช้: H: EEE 3210 0: ฮาอย่างน้อยหนึ่งใน 21 EE และ E3 ไม่ เท่ากับ 0 ที่บอกว่าไม่มี H0 ของตัวแปรควบคุม X1, X2 และ X3 มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญเป็น Y: ฮาอย่างน้อยหนึ่งของ X1 ตัวแปรควบคุม X2 และ X3 มีความสัมพันธ์อย่างมีนัยสำคัญเป็น Y รูปแบบของการถดถอยเชิงเส้นหลายสามารถ เป็นตัวแทนในนาม: Y XXX 3322110 ???? HEEEE (1) ที่