In order to evaluate the regression

In order to evaluate the regression models statistically, the
following assumptions regarding the residuals (or standardised
residuals) were verified as according to Larsen et al. [13]:
1. The mean value of residuals (ej) is equal to zero.
2. The residuals can be plotted as a normal distribution.
3. The residuals have constant variance (homoscedasticity).
4. The residuals are independent (or random), i.e. there is no correlation
with regression coefficients or the response.
The first assumption is easily verified, while the remaining are
checked using plots of the standardised residuals. If assumption (2)
is correct, a normal probability plot of the standardized residuals
should produce a straight line. Scatter plots showing the relationship
between the standardised residuals and the predicted values
can be used to evaluate assumptions (3) and (4). If the residuals are
evenly and randomly distributed around zero, then the assumptions
hold true. These four points are verified in the next section.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

การประเมินแบบจำลองถดถอยทางสถิติ การตามสมมติฐานเกี่ยวกับค่าคงเหลือ (หรือแบบค่าคงเหลือ) ถูกตรวจสอบเป็นตาม Larsen et al. [13]:1. ค่าเฉลี่ยของค่าคงเหลือ (ej) มีค่าเท่ากับศูนย์2.ค่าคงเหลือสามารถจะลงจุดเป็นการแจกแจงปกติ3.ค่าคงเหลือผลต่างคงที่ (homoscedasticity) ได้4.ค่าคงเหลือ เป็นอิสระ (สุ่ม) เช่นมีความมีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยหรือการตอบสนองสมมติฐานแรกคือง่ายตรวจสอบ ในขณะที่เหลืออยู่ตรวจสอบการใช้ค่าคงเหลือแบบผืน ถ้าอัสสัมชัญ (2)เป็นแก้ไข พล็อตความน่าเป็นปกติของค่าคงเหลือมาตรฐานควรสร้างเป็นเส้นตรง กระจายลงจุดแสดงความสัมพันธ์ระหว่างค่าคงเหลือแบบและค่าคาดการณ์สามารถใช้ประเมินสมมติฐาน (3) และ (4) ถ้าค่าคงเหลืออย่างสม่ำเสมอ และสุ่มกระจายรอบ ๆ ศูนย์ แล้วสมมติฐานที่ถือจริง จุดสี่เหล่านี้มีการตรวจสอบในส่วนถัดไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เพื่อประเมินรูปแบบการถดถอยทางสถิติที่สมมติฐานดังต่อไปเกี่ยวกับการเหลือ(หรือมาตรฐานเหลือ) ได้รับการตรวจสอบว่าเป็นไปตามเสน et al, [13]: 1 ค่าเฉลี่ยของเหลือ (EJ) มีค่าเท่ากับศูนย์. 2 เหลือสามารถพล็อตเป็นกระจายปกติ. 3 เหลือมีความแปรปรวนคงที่ (homoscedasticity). 4 เหลือเป็นอิสระ (หรือสุ่ม) คือมีความสัมพันธ์ไม่มีมีค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยหรือการตอบสนอง. สมมติฐานแรกที่มีการยืนยันได้อย่างง่ายดายในขณะที่เหลือจะถูกตรวจสอบโดยใช้แปลงของเหลือที่ได้มาตรฐาน หากสมมติฐาน (2) ที่ถูกต้องน่าจะเป็นพล็อตที่เหลือปกติของมาตรฐานควรผลิตเป็นเส้นตรง แผนการกระจายการแสดงความสัมพันธ์ระหว่างความคลาดเคลื่อนมาตรฐานและค่าที่คาดการณ์ไว้สามารถนำมาใช้ในการประเมินสมมติฐาน(3) และ (4) ถ้าเหลือจะสม่ำเสมอและสุ่มกระจายไปรอบ ๆ ศูนย์แล้วสมมติฐานถือเป็นจริง สี่จุดเหล่านี้ได้รับการยืนยันในส่วนถัดไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เพื่อประเมินการถดถอยแบบจำลองทางสถิติ
ต่อไปนี้สมมติฐานเกี่ยวกับค่า ( หรือมาตรฐาน
เหลือ ) ได้ทำการตรวจสอบตามที่ ลาร์เซน et al . [ 13 ] :
1 ค่าเฉลี่ยของความคลาดเคลื่อน ( EJ ) มีค่าเท่ากับศูนย์ .
2 ความคลาดเคลื่อนสามารถวางแผนเป็นปกติ .
3 มีความแปรปรวนของความคลาดเคลื่อนคงที่ ( homoscedasticity )
4ความคลาดเคลื่อนที่เป็นอิสระ ( หรือสุ่ม ) คือ ไม่มีความสัมพันธ์กับการถดถอยหรือ

สมมติฐานแรกคือการตอบสนอง สามารถตรวจสอบ ส่วนที่เหลือจะถูกตรวจสอบโดยใช้มาตรฐาน
แปลงค่า . หากสมมติฐาน ( 2 )
ถูกต้อง พล็อตน่าจะเป็นปกติของความคลาดเคลื่อนมาตรฐาน
ควรผลิตเป็นเส้นตรง แปลงกระจายแสดงความสัมพันธ์
ระหว่างค่าคลาดเคลื่อนมาตรฐาน และค่าพยากรณ์
สามารถใช้ประเมินสมมติฐาน ( 3 ) และ ( 4 ) ถ้าค่าเป็น
ทั่วถึงและสุ่มกระจายรอบ ๆศูนย์ แล้วสมมติฐาน
ถือจริง สี่จุดเหล่านี้จะถูกตรวจสอบในส่วนถัดไป