Since the left hand side is birth w

Since the left hand side is birth weight in pounds, it follows that each new coefficient
will be the corresponding old coefficient divided by 16. To verify this, the regression of bwghtlbs on cigs, and faminc is reported in column (2) of Table 6.1. Up to four digits,the intercept and slopes in column (2) are just those in column (1) divided by 16. For example, the coefficient on cigs is now .0289; this means that if cigs were higher by five, birth weight would be .0289(5)  .1445 pounds lower. In terms of ounces, we have.1445(16)  2.312, which is slightly different from the 2.32 we obtained earlier due to rounding error. The point is, once the effects are transformed into the same units, we get exactly the same answer, regardless of how the dependent variable is measured.What about statistical significance? As we expect, changing the dependent variable from ounces to pounds has no effect on how statistically important the independent variables are. The standard errors in column (2) are 16 times smaller than those in column(1). A few quick calculations show that the t statistics in column (2) are indeed identical to the t statistics in column (2). The endpoints for the confidence intervals in column (2) are just the endpoints in column (1) divided by 16. This is because the CIs change by the same factor as the standard errors. [Remember that the 95% CI here is

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ด้านซ้ายมือจะเกิดน้ำหนักในปอนด์ ดังนั้นที่ค่าสัมประสิทธิ์แต่ละใหม่จะได้ค่าสัมประสิทธิ์เดิมตรงที่หาร ด้วย 16 การตรวจสอบ การถดถอยของ bwghtlbs อยู่ cigs และ faminc มีรายงานในคอลัมน์ที่ (2) ของตาราง 6.1 ไม่เกินสี่หลัก การตัดและเนินเขาในคอลัมน์ (2) มีเฉพาะในคอลัมน์ (1) หาร ด้วย 16 ค่าสัมประสิทธิ์อยู่ cigs อย่างตอนนี้ 0289 หมายความ ว่า ถ้า cigs ขึ้นห้า เกิดน้ำหนักจะ.0289(5) ต่ำกว่า.1445 ปอนด์ ในแง่ของออนซ์ เรา have.1445(16) 2.312 ซึ่งแตกต่างจาก 2.32 เราได้ก่อนหน้านี้เนื่องจากการปัดเศษข้อผิดพลาด เป็นจุด เมื่อแปลงเป็นหน่วยเดียวกัน ผลเราได้ตรงคำตอบเดียวกัน โดยไม่คำนึงถึงวิธีวัดตัว นัยสำคัญทางสถิติคืออะไร เราคาดหวัง การเปลี่ยนตัวจากออนซ์เป็นปอนด์ไม่มีผลกับวิธีสำคัญทางสถิติกับตัวแปรอิสระมีการ ข้อผิดพลาดมาตรฐานในคอลัมน์ (2) มี 16 ครั้งขนาดเล็กกว่าใน column (1) แถบการคำนวณด่วนกี่แสดงว่า สถิติ t ในคอลัมน์ (2) แน่นอนเหมือนกับสถิติ t ในคอลัมน์ (2) ปลายทางสำหรับช่วงความเชื่อมั่นในคอลัมน์ (2) มีเพียงปลายทางในคอลัมน์ (1) หาร ด้วย 16 นี้เป็น เพราะเปลี่ยน CIs โดยปัจจัยเดียวเป็นข้อผิดพลาดมาตรฐาน [จำไว้ว่า CI 95% ที่นี่

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

ตั้งแต่ด้านซ้ายมือคือน้ำหนักแรกเกิดในปอนด์มันตามที่แต่ละค่าสัมประสิทธิ์ใหม่
จะมีค่าสัมประสิทธิ์เก่าที่สอดคล้องกันหารด้วย 16. เมื่อต้องการตรวจสอบการถดถอยของ bwghtlbs บน Cigs และ faminc มีรายงานในคอลัมน์ (2) ของตารางที่ 6.1 . ถึงสี่ตัวเลขการสกัดกั้นและความลาดชันในคอลัมน์ (2) เป็นเพียงผู้ที่อยู่ในคอลัมน์ (1) หารด้วย 16 ตัวอย่างเช่นค่าสัมประสิทธิ์ใน Cigs ในขณะนี้คือ 0.0289; ซึ่งหมายความว่าหาก Cigs สูงโดยห้าน้ำหนักแรกเกิดจะ 0.0289 (5)? 0.1445 ปอนด์ต่ำกว่า ในแง่ของออนซ์เรา have.1445 (16)? 2.312 ซึ่งจะแตกต่างเล็กน้อยจาก 2.32 เราได้รับก่อนหน้านี้เนื่องจากข้อผิดพลาดในการปัดเศษ ประเด็นก็คือเมื่อผลจะกลายเป็นหน่วยเดียวกันเราได้รับตรงคำตอบเดียวกันโดยไม่คำนึงถึงวิธีการที่เป็นตัวแปรตาม measured.What เกี่ยวกับนัยสำคัญทางสถิติ? ในฐานะที่เราคาดหวังการเปลี่ยนแปลงขึ้นอยู่กับตัวแปรจากออนซ์ปอนด์ไม่มีผลต่อวิธีการทางสถิติที่สำคัญตัวแปรอิสระ ข้อผิดพลาดมาตรฐานในคอลัมน์ (2) 16 ครั้งมีขนาดเล็กกว่าผู้ที่อยู่ในคอลัมน์ (1) คำนวณที่รวดเร็วไม่กี่แสดงให้เห็นว่าสถิติ T ในคอลัมน์ (2) มีแน่นอนเหมือนกับสถิติ T ในคอลัมน์ (2) ปลายทางสำหรับช่วงความเชื่อมั่นในคอลัมน์ (2) เป็นเพียงปลายทางในคอลัมน์ (1) หารด้วย 16 นี้เป็นเพราะถูกต้องเปลี่ยนโดยปัจจัยเดียวกันเป็นข้อผิดพลาดมาตรฐาน [โปรดจำไว้ว่า 95% CI ที่นี่คือ

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ตั้งแต่ด้านซ้ายมือมีน้ำหนักแรกเกิดในปอนด์ มันเป็นไปตามที่แต่ละค่าใหม่จะเป็นแบบที่แบ่งตามอายุ 16 ในการตรวจสอบนี้ ความถดถอยของ bwghtlbs ในบุหรี่ และ faminc รายงานในคอลัมน์ ( 2 ) ของตารางที่ 6.1 . ถึงสี่หลัก , การตัดและ slopes ในคอลัมน์ ( 2 ) แค่ในคอลัมน์ ( 1 ) หารด้วย 16 ตัวอย่างสัมประสิทธิ์ในบุหรี่แล้ว 0289 ; นี้หมายความว่าถ้าบุหรี่สูงกว่า 5 , น้ำหนักทารกแรกคลอดจะ 0289 ( 5 ) 852 ปอนด์กว่า ในแง่ของออนซ์ ที่เรามี มา ( 16 ) 2.312 ซึ่งแตกต่างเล็กน้อยจาก 2.32 เราได้มาก่อนหน้านี้ เนื่องจากปัญหาใหญ่ด้วย ประเด็นคือ เมื่อผลเปลี่ยนเป็นหน่วยเดียวกัน เราได้รับคำตอบเดียวกัน ไม่ว่าตัวแปรที่วัด แล้วสถิติ ? อย่างที่เราคาดหวัง การเปลี่ยนแปลงตัวแปรจากออนซ์ปอนด์ไม่มีผลต่อวิธีมีนัยสำคัญตัวแปรอิสระเป็น คอลัมน์มาตรฐานข้อผิดพลาดใน ( 2 ) ขนาดเล็กกว่าในคอลัมน์ 16 ครั้ง ( 1 ) มีการคำนวณอย่างรวดเร็วไม่กี่แสดงให้เห็นว่า t สถิติในคอลัมน์ ( 2 ) เป็นจริงเหมือนกันกับ t สถิติในคอลัมน์ ( 2 ) ที่ช่วยให้ความเชื่อมั่นในคอลัมน์ ( 2 ) เป็นเพียงข้อมูลในคอลัมน์ ( 1 ) หารด้วย 16 นี้เป็นเพราะการเปลี่ยนแปลงโดยปัจจัยเดียวกัน CIS เป็นข้อผิดพลาดมาตรฐาน [ จำได้ว่า 95% CI นี่