where SSE is defined as the unweigh

where SSE is defined as the unweighted sum of squared prediction errors for all of the conditions and TSS is the sum of squared deviations around the mean of the observed data (averaged across conditions). Considering our example, SSE is defined by Equation 4.4 with the weight View the MathML sourceand TSS is also defined by Equation 4.4 with View the MathML source except that the prediction, p G(t ), from the PVL model is replaced with the mean

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่กำหนดเป็นผลรวมของกำลังสองทำนายข้อผิดพลาดของเงื่อนไขและ TSS unweighted SSE เป็นผลรวมของส่วนเบี่ยงเบนยกกำลังสองรอบค่าเฉลี่ยของข้อมูลที่สังเกต (averaged ข้ามเงื่อนไข) พิจารณาอย่าง SSE จะถูกกำหนด โดยสมการ 4.4 มีน้ำหนักดู sourceand MathML TSS ยังถูกกำหนด โดยสมการ 4.4 วิว MathML ต้นทางยกเว้นที่ทำนาย p G (t), จากรูป PVL ถูกแทนที่ ด้วยค่าเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

SSE ที่ถูกกำหนดให้เป็นผลรวมของความผิดพลาดชั่งทำนายกำลังสองสำหรับทุกสภาพและ TSS คือผลรวมของส่วนเบี่ยงเบน squared รอบเฉลี่ยของข้อมูลที่สังเกต (เฉลี่ยทั่วเงื่อนไข) พิจารณาตัวอย่างของเรา SSE ถูกกำหนดโดยสมการ 4.4 มีน้ำหนักดู MathML sourceand TSS ถูกกำหนดโดยสมการ 4.4 ที่มีมุมมองแหล่ง MathML ยกเว้นว่าการทำนายพีจี (t) จากแบบจำลอง PVL จะถูกแทนที่ด้วยค่าเฉลี่ย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ซึ่ง SSE หมายถึงผลรวมของกำลังสองถ่วงน้ำหนักทำนายข้อผิดพลาดทั้งหมดของเงื่อนไขและ TSS คือผลรวมของกำลังสองของส่วนเบี่ยงเบนรอบหมายถึงข้อมูล ( เฉลี่ยทั้งภาพ ) พิจารณาตัวอย่างของเรา SSE จะถูกกำหนดโดยสมการ 4.4 ด้วยน้ำหนักดู MathML sourceand TSS ยังกำหนดโดยสมการ 4.4 ด้วยมุมมอง MathML แหล่งยกเว้นว่า การทำนายP g ( t ) , จาก pvl แบบจำลองจะถูกแทนที่ ด้วยหมายความว่า