Parameters of significance in thepr

Parameters of significance in the
prediction were selected by stepwise variable
selection. This approach is a systemic method for
adding and removing terms from a multi-linear
model, based on their statistical significance in a
regression, beginning with fitting an initial model
and then comparing the explanatory power of
incrementally larger and smaller models. At each
step, the p-value of an F-statistic is computed to
test models with and without a potential term. If a
term is not currently in the model, the null
hypothesis is that the term would have a zero
coefficient if added to the model. If there is
sufficient evidence to reject the null hypothesis,
the term is added to the model. Conversely, if a
term is currently in the model, the null hypothesis
is that the term has a zero coefficient. If there is
insufficient evidence to reject the null hypothesis,
the term is removed from the model. However,
once a variable is in the equation, it may be

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

พารามิเตอร์ของความสำคัญในการทายผลถูกเลือก โดยแปร stepwiseการเลือก วิธีนี้เป็นวิธีการระบบในการการเพิ่มและการเอาเงื่อนไขจากหลายเส้นรูปแบบ ตามความนัยสำคัญทางสถิติในการถดถอย การเริ่มต้น ด้วยแบบจำลองเริ่มต้นพอดีและจากนั้น เปรียบเทียบอำนาจการอธิบายของแบบจำลองแบบเพิ่มหน่วยที่มีขนาดใหญ่ และขนาดเล็ก ในแต่ละขั้นตอน p-ค่าสถิติ F ที่คำนวณการทดสอบแบบมี และไม่ มีเงื่อนไขเป็นไปได้ ถ้าเป็นระยะไม่อยู่ในรูปแบบ เป็น nullสมมติฐานคือ คำจะมีศูนย์สัมประสิทธิ์ถ้าเพิ่มแบบ ถ้ามีหลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างคำว่า แบบจำลอง ในทางกลับกัน ถ้าเป็นระยะอยู่ในแบบจำลอง สมมติฐานว่างคือ ว่า คำที่มีสัมประสิทธิ์เป็นศูนย์ ถ้ามีหลักฐานไม่เพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐานว่างคำจะถูกเอาออกจากแบบ อย่างไรก็ตามเมื่อตัวแปรในสมการ อาจจะ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

พารามิเตอร์ที่มีความสำคัญใน
การทำนายถูกเลือกโดยตัวแปรแบบขั้นตอน
การเลือก วิธีการนี้เป็นวิธีการที่เป็นระบบสำหรับ
การเพิ่มและลบคำที่มาจากหลายเชิงเส้น
รูปแบบขึ้นอยู่กับนัยสำคัญทางสถิติของพวกเขาใน
การถดถอยเริ่มต้นด้วยการปรับรูปแบบครั้งแรก
และจากนั้นการเปรียบเทียบอำนาจอธิบายของ
รูปแบบเพิ่มขึ้นขนาดใหญ่และขนาดเล็ก ในแต่ละ
ขั้นตอน, p-value ของ F-สถิติคำนวณการ
ทดสอบรุ่นที่มีและไม่มีคำที่มีศักยภาพ ถ้า
ระยะไม่ได้ในขณะนี้ในรูปแบบ null
สมมติฐานว่าคำว่าจะมีศูนย์
สัมประสิทธิ์หากมีการเพิ่มรูปแบบ หากมี
หลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐาน,
คำที่เพิ่มเข้ามาในรูปแบบ ตรงกันข้ามถ้า
ระยะขณะนี้อยู่ในรูปแบบที่สมมติฐาน
คือว่าคำว่ามีค่าสัมประสิทธิ์ศูนย์ หากมี
หลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐาน,
ระยะจะถูกลบออกจากแบบจำลอง แต่
ครั้งหนึ่งเคยเป็นตัวแปรที่อยู่ในสมการมันอาจจะเป็น

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

พารามิเตอร์ที่สำคัญในการทำนายสุ่มตัวอย่างโดยการเลือกตัวแปร

คน วิธีนี้เป็นวิธีที่เป็นระบบสำหรับการเพิ่มและการลบเงื่อนไขจาก

แบบหลายเส้น ตามสถิติของพวกเขาในการเริ่มต้นด้วย
,
เหมาะสมเริ่มต้นรูปแบบและจากนั้นเปรียบเทียบความสามารถของ
รุ่นแบบเพิ่มหน่วยขนาดใหญ่และขนาดเล็ก
ที่แต่ละขั้นตอนโดยนัยของ f-statistic จะคำนวณ

แบบทดสอบที่มีและไม่มีระยะเวลาที่อาจเกิดขึ้น ถ้า
ในระยะปัจจุบันยังไม่อยู่ในรูปแบบสมมติฐานโมฆะ
คือว่าระยะจะมีศูนย์
ค่าสัมประสิทธิ์ถ้าเพิ่มแบบ หากมีหลักฐานเพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐาน

คำว่า null เพิ่มแบบ แต่ถ้าระยะยาวอยู่ในขณะนี้

ว่างแบบสมมติฐานคือว่าระยะมีศูนย์ของ หากมีหลักฐานไม่เพียงพอที่จะปฏิเสธสมมติฐาน

คำว่า null ออกจากแบบ อย่างไรก็ตาม
เมื่อตัวแปรในสมการ อาจเป็น