where Y is the response variable, a is the intercept, b, c and d are the
linear, e and f are the quadratic and g, h, i and j are the interaction
coefficients. The significance of independent variables and their
interactions were tested by means of the analysis of variance
(ANOVA). Results were assessed with various descriptive statistics
such as R2, p-value, t-ratio and percentage of contribution (%PC).
After an estimation of coefficients, the t-ratio was computed from
the ratio of each independent variable coefficient to its standard
error. The %PC was calculated as shown in Eq. (2):
ที่ Y เป็นตัวแปรการตอบสนองคือตัด, B, C และ D เป็น
เชิงเส้น E และ F เป็นกำลังสองและ G, H, i และ j มีปฏิสัมพันธ์
สัมประสิทธิ์ ความสำคัญของตัวแปรอิสระของพวกเขาและ
การสื่อสารได้มีการทดสอบโดยใช้วิธีการวิเคราะห์ความแปรปรวน
(ANOVA) ผลการประเมินด้วยสถิติเชิงพรรณนาต่างๆ
เช่น R2, p-value, เสื้ออัตราส่วนและร้อยละของการมีส่วนร่วม (% PC).
หลังจากการประมาณค่าสัมประสิทธิ์, เสื้ออัตราส่วนถูกคำนวณจาก
สัดส่วนของแต่ละสัมประสิทธิ์ตัวแปรอิสระเพื่อมาตรฐาน
ความผิดพลาด พีซี% ที่คำนวณได้ดังแสดงในสมการ (2):
การแปล กรุณารอสักครู่..
ที่ Y คือการตอบสนองตัวแปรเป็นสกัดกั้น , B , C และ D
เชิงเส้น , E และ F เป็นกำลังสองและ G , H , I และ J เป็นปฏิสัมพันธ์
ค่าสัมประสิทธิ์ ความสำคัญของตัวแปรอิสระ และปฏิสัมพันธ์
ทดสอบโดยใช้การวิเคราะห์ความแปรปรวน ( ANOVA )
. ผลประเมินจากสถิติต่าง ๆ เช่น R2
, , ,t-ratio และร้อยละของผลงาน ( % PC ) .
หลังจากการประมาณค่าสัมประสิทธิ์ และ t-ratio ถูกคำนวณจาก
อัตราส่วนของแต่ละตัวแปรอิสระเท่ากับความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน
. และ PC คำนวณตามที่แสดงในอีคิว ( 2 )
การแปล กรุณารอสักครู่..