Validation is a necessary step for

Validation is a necessary step for the model application [31]. The
validation of a model is that it generates good testable hypotheses
relevant to important problems. We should test these models in the
following way. Three commonly used indexes, including the total
deviation sum of squares (TSS), regression sum of squares (RSS) and
error sum of squares (ESS), are mainly considered here for evaluating
the fitting efficiency (R2
) of these methods. Given a linear regression
model:

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ตรวจสอบเป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับโปรแกรมประยุกต์รุ่น [31] ที่เป็นการตรวจสอบแบบจำลองที่สร้างสมมุติฐาน testable ดีเกี่ยวข้องกับปัญหาสำคัญ ควรมีทดสอบแบบจำลองเหล่านี้ในการวิธีต่อไปนี้ สามใช้ดัชนี รวมรวมความเบี่ยงเบนของผลรวมกำลังสอง (TSS), ผลรวมกำลังสอง (RSS) ถดถอย และผลรวมกำลังสอง (ESS), ข้อผิดพลาดเป็นส่วนใหญ่ถือว่าที่นี่การประเมินประสิทธิภาพเหมาะสม (R2) ของวิธีการเหล่านี้ ให้ถดถอยเชิงเส้นรุ่น:

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การตรวจสอบเป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการประยุกต์ใช้รูปแบบ [31] การตรวจสอบของรูปแบบก็คือว่ามันสร้างทดสอบสมมติฐานที่ดีที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่สำคัญ เราควรทดสอบรูปแบบเหล่านี้ในวิธีการดังต่อไปนี้ สามดัชนีที่ใช้กันทั่วไปรวมทั้งรวมผลรวมของส่วนเบี่ยงเบนสี่เหลี่ยม (TSS) ผลรวมปัญหาของช่องสี่เหลี่ยม (RSS) และผลรวมข้อผิดพลาดของสี่เหลี่ยม(ESS) ได้รับการพิจารณาส่วนใหญ่ที่นี่สำหรับการประเมินประสิทธิภาพการใช้ที่เหมาะสม(R2) วิธีการเหล่านี้ ได้รับการถดถอยเชิงเส้นรูปแบบ:

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การตรวจสอบเป็นขั้นตอนที่จำเป็นสำหรับการประยุกต์แบบจำลอง [ 31 ]
ความตรงของแบบทดสอบได้ว่ามันสร้างสมมติฐานที่ดี
ที่เกี่ยวข้องกับปัญหาที่สำคัญ เราควรจะทดสอบโมเดลเหล่านี้ใน
วิธีการต่อไปนี้ สามมักใช้ดัชนี รวมทั้งรวม
ค่าผลรวมของสี่เหลี่ยม ( TSS ) ผลรวมการถดถอยของสี่เหลี่ยม ( RSS ) และผลรวมของสี่เหลี่ยม ( ESS
ผิดพลาด )ส่วนใหญ่ถือว่าที่นี่เพื่อประเมินประสิทธิภาพที่เหมาะสม ( R2

) ของวิธีการเหล่านี้ ได้รับการถดถอยแบบเชิงเส้น :