Every multiple regression analysis

Every multiple regression analysis is influenced by the sample of data—timeseries,
cross-sectional, or panel—that is used. The analyst wants to estimate behavioral
relationships that can be generalized beyond the sample of observations
included in the analysis. Yet large-scale data collection can be very expensive and
time-consuming. Thus, the analyst must be concerned that the estimated relationships
may hold only for the sample of data analyzed, and not the larger population.
As we discussed above, the analyst engages in hypothesis testing to determine how
much confidence can be placed in the results of a particular analysis and whether
these outcomes can be generalized to a larger population.

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ทุกการวิเคราะห์การถดถอยหลายได้รับอิทธิพลจากตัวอย่างของข้อมูล-timeseries
ที่ตัดขวางหรือแบนที่ใช้ นักวิเคราะห์ต้องการที่จะประเมินพฤติกรรมความสัมพันธ์ที่สามารถทั่วไปเกินตัวอย่างของการสังเกตรวมอยู่ในการวิเคราะห์ แต่การเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จะมีราคาแพงมากและใช้เวลานาน ดังนั้นนักวิเคราะห์จะต้องกังวลว่าความสัมพันธ์ที่คาดอาจจะมีเพียง แต่สำหรับตัวอย่างของข้อมูลวิเคราะห์และไม่ประชากรขนาดใหญ่. ในฐานะที่เรากล่าวข้างต้นนักวิเคราะห์เข้าร่วมในการทดสอบสมมติฐานเพื่อกำหนดวิธีการความมั่นใจมากสามารถอยู่ในผลของการการวิเคราะห์โดยเฉพาะอย่างยิ่งและไม่ว่าผลเหล่านี้สามารถทั่วไปเพื่อประชากรขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ทุกการวิเคราะห์ถดถอยเป็นผลกระทบจากตัวอย่างของข้อมูลอนุกรมเวลาแบบ
, , หรือแผงที่ใช้ นักวิเคราะห์ต้องการประมาณการความสัมพันธ์พฤติกรรม
ที่สามารถทั่วไปนอกเหนือจากตัวอย่างของการสังเกต
รวมอยู่ในการวิเคราะห์ คอลเลกชันขนาดใหญ่ของข้อมูลยังสามารถมีราคาแพงมากและ
ใช้เวลานาน ดังนั้นนักวิเคราะห์จะต้องกังวลว่า ดัชนีความสัมพันธ์
อาจถือเพียงตัวอย่างของข้อมูลและไม่ได้มีขนาดใหญ่ประชากร .
ในขณะที่เรากล่าวถึงข้างต้น , นักวิเคราะห์ประกอบในการทดสอบสมมติฐานกำหนดวิธีการ
ความมั่นใจสามารถอยู่ในผลลัพธ์ของการวิเคราะห์ที่เฉพาะเจาะจงและไม่ว่า
ผลเหล่านี้สามารถทั่วไปเป็น
ประชากรขนาดใหญ่