Regression Analysis: ข้อมูลรับแจ้งก

Regression Analysis: ข้อมูลรับแจ้งการเกิดอุบัติเหตุใ versus DAY

Analysis of Variance

Source DF Adj SS Adj MS F-Value P-Value
Regression 1 5.657 5.657 0.12 0.730
DAY 1 5.657 5.657 0.12 0.730
Error 19 877.295 46.173
Total 20 882.952


Model Summary

S R-sq R-sq(adj) R-sq(pred)
6.79510 0.64% 0.00% 0.00%


Coefficients

Term Coef SE Coef T-Value P-Value VIF
Constant 15.68 3.07 5.10 0.000
DAY 0.086 0.245 0.35 0.730 1.00


Regression Equation

ข้อมูลรับแจ้งการเกิดอุบัติเหตุใ = 15.68 + 0.086 DAY


Fits and Diagnostics for Unusual Observations

ข้อมูล
รับแจ้ง
การเกิด
อุบัติ Std
Obs เหตุใ Fit Resid Resid
6 37.00 16.19 20.81 3.19 R

R Large residual

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิเคราะห์การถดถอย: ข้อมูลรับแจ้งการเกิดอุบัติเหตุใกับวัน วิเคราะห์ความแปรปรวนP แหล่ง DF ปรับ SS ปรับ MS-ค่า F ค่าถดถอย 1 5.657 5.657 0.12 0.730 วันที่ 1 5.657 5.657 0.12 0.730ข้อผิดพลาด 19 877.295 46.173รวม 20 882.952แบบสรุป S R-sq(adj) R-sq R-sq(pred)6.79510 0.64% 0.00 0.00%ค่าสัมประสิทธิ์ระยะ P Coef SE Coef ค่า T ค่า VIFคงค้ำ 15.68 3.07 5.10 0.000วัน 0.086 0.245 0.35 0.730 1.00สมการถดถอยข้อมูลรับแจ้งการเกิดอุบัติเหตุใ = 15.68 + 0.086 วันพอดีกับขนาดและการวินิจฉัยสำหรับการสังเกตผิดปกติ ข้อมูล รับแจ้ง การเกิด อุบัติ Stdยเหตุใพอดีเด่นเด่น 6 37.00 16.19 20.81 3.19 Rส่วนที่เหลือ R ขนาดใหญ่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์การถดถอย: ข้อมูลรับแจ้งการเกิดอุบัติเหตุใเมื่อเทียบกับวันที่วิเคราะห์ความแปรปรวนที่มา DF Adj SS Adj MS F-ค่า p-value ถดถอย 1 5.657 5.657 0.12 0.730 วันที่ 1 5.657 5.657 0.12 0.730 Error 19 877.295 46.173 รวม 20 882.952 รุ่นอย่างย่อS R -sq R-ตาราง (adj) R-ตาราง (pred) 6.79510 0.64% 0.00% 0.00% ค่าสัมประสิทธิ์ระยะ COEF SE COEF T-Value p-value VIF คงที่ 3.07 15.68 5.10 0.000 DAY 0.086 0.245 0.730 0.35 1.00 ถดถอย = 15.68 + 0.086 DAY พอดีและการวินิจฉัยสำหรับข้อสังเกตที่ผิดปกติThailand ข้อมูลรับครูหัวเรื่อง: การเกิดอุบัติ Std Obs เหตุใ Fit Resid Resid 6 37.00 16.19 20.81 3.19 R R ขนาดใหญ่ที่เหลือ