When the index of government spendi

When the index of government spending is left out in Model C, the adjusted R2 value
dropped down for more than 50% from 0.489 in Model B to only 0.227 in Model C. One
suspicion could be that there is a Multicollinearity in the model. This occurs when there are two
or more explanatory variables that are correlated. However, the standard errors of the estimated
coefficients in the three models are relatively small and the t-statistics values are not small.
Therefore, Multicollinearity might not be the main problem and this drop in adjusted R2 might be
caused by the limited sample size which made the data to be relatively sensitive to slight changes
in the models.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อดัชนีของการใช้จ่ายของรัฐบาลที่เหลืออยู่ออกในรุ่น C ค่า R2 ปรับปรุง ปล่อยตัวลงมากกว่า 50% จาก 0.489 ในรุ่น B กับ 0.227 เท่าในรุ่น c หนึ่ง อาจจะสงสัยว่า Multicollinearity ในในรูปแบบ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อมีสอง หรือตัวแปรอธิบายอื่น ๆ ที่มีความสัมพันธ์ อย่างไรก็ตาม ข้อผิดพลาดมาตรฐานของการประเมิน ค่าสัมประสิทธิ์ในสามรุ่นมีขนาดเล็ก และไม่มีค่าสถิติ t ดังนั้น Multicollinearity อาจไม่ใช่ปัญหาหลัก และ R2 ปรับลดลงนี้อาจจะ เกิดจากขนาดตัวอย่างที่จำกัดซึ่งทำให้ข้อมูลจะค่อนข้างไวต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย ในรูปแบบของ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อดัชนีการใช้จ่ายของรัฐบาลที่เหลืออยู่ออกมาในรุ่น C ค่า R2 ปรับ
ลงมากกว่า 50% จาก 0.489 ในรุ่น B เพียง 0.227 ในรุ่นซีหนึ่ง
สงสัยอาจเป็นได้ว่ามีความเป็นพหุในโมเดล นี้เกิดขึ้นเมื่อมีสอง
หรือมากกว่าการอธิบายตัวแปรที่มีความสัมพันธ์ อย่างไรก็ตามข้อผิดพลาดมาตรฐานของการประมาณ
ค่าสัมประสิทธิ์ในสามรูปแบบที่มีขนาดค่อนข้างเล็กและค่า T-สถิติที่ไม่เล็ก.
ดังนั้นพหุอาจจะไม่เป็นปัญหาหลักและการลดลงนี้ในการปรับ R2 อาจจะ
เกิดจากขนาดตัวอย่างที่ จำกัด ซึ่ง ทำให้ข้อมูลที่จะค่อนข้างไวต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อย
ในรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อดัชนีการใช้จ่ายของรัฐบาล จะออกมาในรูปแบบ C R ปรับค่าลดลงกว่า 50% จาก 0.489 ในรุ่น B เพียง 0.227 แบบ C . หนึ่งสงสัยคงจะมีข้อมูลในรูปแบบ ปัญหานี้เกิดขึ้นเมื่อมี สองหรือการอธิบายตัวแปรที่มีความสัมพันธ์กัน อย่างไรก็ตาม ค่าของประมาณสัมประสิทธิ์ในรุ่นสามจะค่อนข้างเล็กและหรือไม่ค่าไม่เล็กดังนั้นข้อมูลอาจจะไม่เป็นปัญหาหลักและนี้อาจจะปรับลดลงในอาร์ทูเกิดจากการ จำกัด ขนาดตัวอย่างที่ทำให้ข้อมูลที่จะค่อนข้างไวต่อการเปลี่ยนแปลงเล็กน้อยในรุ่น