5.3. Use LQ = ln(Q) as the dependen

5.3. Use LQ = ln(Q) as the dependent variable and the logarithm of all nine independent variables plus an intercept as the “full” model. Compute the least squares regression equation and test the composite null hypothesis that all partial regression coefficients for the independent variables are zero. Compare the estimated partial regression coefficients to their standard errors. Which partial regression coefficients are significantly different from zero? Which independent variable would you eliminate first to simplify the model?

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

5.3 การใช้ LQ = ln(Q) เป็นตัวแปรขึ้นอยู่กับการหาค่าลอการิทึมของตัวแปรอิสระ 9 ทั้งหมดรวมทั้งจุดตัดแกนที่เป็นแบบ "เต็ม" คำนวณสมการถดถอยแบบกำลังสองน้อยที่สุด และทดสอบสมมติฐานว่างคอมโพสิตค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนทั้งหมดสำหรับตัวแปรอิสระเป็นศูนย์ เปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนประเมินข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขา สัมประสิทธิ์ถดถอยบางส่วนซึ่งจะแตกต่างจากศูนย์อย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ ตัวแปรอิสระที่จะคุณกำจัดก่อนเพื่อลดความซับซ้อนของรูปแบบ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

5.3 ใช้ LQ = ln (Q) เป็นตัวแปรตามและลอการิทึมของทั้งเก้าตัวแปรอิสระบวกสกัดเป็น "เต็มรูปแบบ" รูปแบบ คำนวณสมการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดและการทดสอบสมมติฐาน null คอมโพสิตว่าทุกค่าส​​ัมประสิทธิ์การถดถอยบางส่วนสำหรับตัวแปรอิสระเป็นศูนย์ เปรียบเทียบค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยบางส่วนประมาณข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขา ซึ่งค่าสัมประสิทธิ์การถดถอยบางส่วนที่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญจากศูนย์? ซึ่งตัวแปรอิสระที่คุณจะกำจัดแรกที่จะลดความซับซ้อนของรูปแบบ?

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

5.3 . ใช้ใน lq = ( Q ) เป็นตัวแปรตามและตัวแปรอิสระทั้งหมดเก้าลอการิทึมของบวกสกัดกั้นเป็น " แบบ " คำนวณสมการถดถอยกำลังสองน้อยที่สุดและทดสอบสมมติฐานว่างบางส่วนประกอบที่สัมประสิทธิ์ถดถอยสำหรับตัวแปรอิสระ คือ ศูนย์ เปรียบเทียบประมาณการบางส่วนสัมประสิทธิ์ถดถอยข้อผิดพลาดมาตรฐานของพวกเขาสัมประสิทธิ์ถดถอย ซึ่งบางส่วนมีความแตกต่างจากศูนย์ ซึ่งตัวแปรอิสระที่คุณจะกำจัดก่อนเพื่อลดความซับซ้อนของรูปแบบ ?