Let R (β_0 β_1 β_2 . . . β_p) = SS(

Let R (β_0 β_1 β_2 . . . β_p) = SS(Model) denote the sum of squares due
to the model containing the parameters listed in parentheses. The sum
of squares for the hypothesis that a subset of β_j is zero can be obtained
by subtraction of SS(Model) for the reduced model from that for the full
model. Assume the subset of β_j being tested against zero consists of the
last k β_j . Then

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ให้ R (β_0 β_1 β_2... Β_p) = SS(Model) แสดงผลรวมของช่องสี่เหลี่ยมครบกำหนดแบบจำลองประกอบด้วยพารามิเตอร์ที่แสดงในวงเล็บ ผลรวมยกกำลังสองสำหรับสมมติฐานย่อยของ β_j ที่ ศูนย์ได้โดยลบของ SS(Model) รุ่นลดลงจากการเต็มแบบจำลอง สมมติว่า ชุดย่อยของ β_j ที่ถูกนำมาทดสอบกับศูนย์ประกอบด้วยการสุดท้าย k β_j แล้ว

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ให้ R (β_0β_1β_2... β_p) = เอสเอส (Model) หมายถึงผลรวมของสี่เหลี่ยมเนื่องจาก
รูปแบบที่มีพารามิเตอร์ที่ระบุไว้ในวงเล็บ ผลรวม
ของช่องสี่เหลี่ยมสำหรับสมมติฐานที่ว่าส่วนหนึ่งของβ_jเป็นศูนย์สามารถรับได้
โดยการลบของเอสเอส (Model) สำหรับรูปแบบลดลงจากที่เต็ม
รูปแบบ สมมติย่อยของβ_jถูกทดสอบกับศูนย์ประกอบด้วย
k β_jล่าสุด แล้วก็

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ให้ R ( บีตา _0 บีตา _1 บีตา _2 . . . . . . . . บีตา _p ) = SS ( Model ) หมายถึง ผลรวมของกำลังสองเนื่องจาก
การโมเดลที่มีพารามิเตอร์ที่ระบุไว้ในวงเล็บ . ผลรวม
ของสี่เหลี่ยมสำหรับสมมติฐานที่ย่อยบีตา _j เป็นศูนย์ได้
โดยการลบ SS ( นางแบบ ) เพื่อลดรุ่นจากสำหรับรุ่นเต็ม

ถือว่าเป็นส่วนย่อยของบีตา _j ถูกทดสอบกับศูนย์ประกอบด้วย
สุดท้าย K บีตา _j . งั้น