The difference in regression sums o

The difference in regression sums of squares, however, cannot be used to
compute Q in the second example where β_0 = 20 is included in the null
hypothesis. In this case, SS(Total) for the reduced model is based on Y_i^*
and hence it is different from SS(Total) for the full model. Consequently, it
is important to develop the habit of either always using the residual sums of
squares, since that procedure always gives the correct answer, or being very
cautious in the use of differences in regression sums of squares to compute
Q.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ความแตกต่างของผลการถดถอยของสี่เหลี่ยม อย่างไรก็ตาม ไม่สามารถใช้คำนวณ Q ในตัวอย่างที่สองที่ β_0 = 20 จะรวมอยู่ในค่า nullสมมติฐาน ในกรณีนี้ SS(Total) สำหรับแบบจำลองลดลงขึ้นอยู่กับ Y_i ^ *และดังนั้น จึงแตกต่างจาก SS(Total) สำหรับรุ่นเต็ม ดังนั้น มันจะต้องพัฒนานิสัยเสมอใช้ผลตกค้างของสี่เหลี่ยม เนื่องจากขั้นตอนที่จะให้คำตอบที่ถูกต้อง หรือถูกมากระมัดระวังในการใช้ความแตกต่างในผลการถดถอยของสี่เหลี่ยมจะคำนวณQ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ความแตกต่างในผลรวมปัญหาของช่องสี่เหลี่ยม แต่ไม่สามารถใช้ในการ
คำนวณ Q ในตัวอย่างที่สองที่β_0 = 20 จะรวมอยู่ใน null
สมมติฐาน ในกรณีนี้เอสเอส (รวม) สำหรับรูปแบบที่ลดลงจะขึ้นอยู่กับ Y_i ^ *
และด้วยเหตุนี้มันจะแตกต่างจากเอสเอส (รวม) สำหรับรูปแบบเต็มรูปแบบ ดังนั้นจึง
เป็นสิ่งสำคัญที่จะพัฒนานิสัยของทั้งสองมักจะใช้จำนวนเงินที่เหลือจาก
สี่เหลี่ยมตั้งแต่ขั้นตอนที่มักให้คำตอบที่ถูกหรือเป็นมาก
ระมัดระวังในการใช้ความแตกต่างของผลรวมปัญหาของช่องสี่เหลี่ยมเพื่อคำนวณ
Q.

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ความแตกต่างในการถดถอยผลรวมของสี่เหลี่ยม แต่ไม่สามารถใช้ค่า

Q ในตัวอย่างที่สองที่บีตา _0 = 20 รวมอยู่ในสมมติฐานว่าง

ในกรณีนี้ , SS ( รวม ) เพื่อลดแบบจะขึ้นอยู่กับ y_i

จึงแตกต่างจาก SS ( ทั้งหมด ) สำหรับรุ่นเต็ม ดังนั้นมัน
เป็นสิ่งสำคัญที่จะพัฒนานิสัยให้เสมอใช้ผลรวมเหลือ
สี่เหลี่ยมตั้งแต่กระบวนการที่มักจะให้คำตอบที่ถูกต้อง หรือถูกมาก
ระมัดระวังในการใช้ความแตกต่างในการถดถอยผลรวมของสี่เหลี่ยมค่า

Q