In this study, the method of least

In this study, the method of least squares-fit is used to estimate
the regression coefficients in MLR model. Producing a fit using a linear model requires minimizing the sum of the squares of the
residuals. A plot of residuals visually gives a good insight about
goodness of fit. The goodness of fit is also measured by Coefficient
of Determination (R2) and Adjusted Coefficient of Determination
(R2) which indicates how closely obtained values match the
dependent variable of the model. The following equation shows the
regression equation for the proposed linear regression model

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ในการศึกษานี้ ใช้วิธีการกำลังสองน้อยสุดให้พอดีในการประเมินสัมประสิทธิ์ถดถอยในรูปแบบ MLR พอดีที่ใช้แบบจำลองเชิงเส้นการผลิตต้องลดผลรวมของกำลังสองของการค่าคงเหลือ ลงจุดของค่าคงเหลือให้เข้าใจดีเกี่ยวกับการมองเห็นความดีของพอดี ความกตัญญูพอจะวัด โดยสัมประสิทธิ์การกำหนด (R2) และสัมประสิทธิ์ของการกำหนดปรับปรุง(R2) ซึ่งบ่งชี้ว่า ได้รับการจับคู่ค่าขึ้นอยู่กับการผันแปรของรูปแบบ แสดงสมการต่อไปนี้สมการถดถอยแบบจำลองถดถอยเชิงเส้นเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ในการศึกษานี้วิธีการอย่างน้อยสี่เหลี่ยมพอดีถูกนำมาใช้ในการประมาณค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยในแบบจำลองอัตราดอกเบี้ย MLR การผลิตแบบโดยใช้แบบจำลองเชิงเส้นต้องลดผลรวมของสี่เหลี่ยมของที่เหลือ พล็อตที่เหลือสายตาให้มีความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับความดีของพอดี ความดีของพอดีนอกจากนี้ยังเป็นวัดตามค่าสัมประสิทธิ์ของการกำหนด (R2) และค่าสัมประสิทธิ์ของการปรับการกำหนด (R2) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าค่าที่ได้ใกล้ชิดตรงกับตัวแปรตามของรูปแบบ สมการต่อไปนี้แสดงสมการถดถอยสำหรับรูปแบบการถดถอยเชิงเส้นที่นำเสนอ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ในการศึกษานี้ วิธีกำลังสองต่ำสุดพอดี จะใช้ประมาณ
สัมประสิทธิ์ถดถอยในรูปแบบอัตราดอกเบี้ย MLR การผลิตแบบใช้โมเดลเชิงเส้นต้องลดผลรวมของกำลังสองของค่า
. แปลงค่าสายตาให้ความเข้าใจที่ดีเกี่ยวกับ
ความดีของพอดี ความดีของพอดียังวัด โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ตัวกำหนด ( R )

และปรับค่าสัมประสิทธิ์การตัดสินใจ( R2 ) ซึ่งบ่งชี้ว่า อย่างใกล้ชิดได้ค่าตรงกับ
ตัวแปรของแบบจำลอง สมการต่อไปนี้แสดง
สมการถดถอยเพื่อเสนอแบบจำลองการถดถอยเชิงเส้น