The deviance is an important statis

The deviance is an important statistic as it enables the contribution made by explanatory variables to the prediction of the response variable to be determined. If by adding a variable to the model, the deviance is greatly reduced, the added variable con be said to have dad a large effect on the prediction of Y for that model. If, on the other hand, the deviance is not greatly reduced, the added variable can be said to have had effect on the prediction of Y for that model. The change in the deviance that results from the explanatory variable being added to the model is use to determine the significance of that variable’s effect on the prediction of Y that model. To assess the effect that a single explanatory variable has on the prediction of Y, one simply compares the deviance statistics before and after the variable has been added to the model. For a simple OLS regression model, the effect of the explanatory variable can be assessed by comparing the RSS statistic for the full regression model (Y=a+ βx) with that for the null model (Y=a). The difference in deviance between the nested models con then be tested for significance using an F-test computed from the following equation.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

Deviance ที่เป็นสถิติสำคัญให้ทำ โดยอธิบายตัวแปรพยากรณ์ของตัวแปรตอบสนองจะกำหนดสัดส่วน ถ้า โดยการเพิ่มตัวแปรแบบจำลอง การ deviance มากลดลง คอนตัวแปรเพิ่มจะกล่าวว่า มีพ่อผลทำนายของ Y สำหรับรุ่นที่มีขนาดใหญ่ ถ้า คง deviance ที่เป็นไม่มากลด ตัวแปรเพิ่มสามารถกล่าวว่า จะมีผลต่อคำทำนายของ Y สำหรับรุ่นที่ การเปลี่ยนแปลงใน deviance ที่เป็นผลจากตัวแปรอธิบายเพิ่มแบบ การกำหนดความสำคัญของผลกระทบของตัวแปรทำนายของ Y รุ่นที่ การประเมินผลที่มีตัวแปรเดียวที่อธิบายในคำทำนายของ Y หนึ่งเพียงแค่เปรียบเทียบสถิติ deviance ก่อน และหลัง จากมีการเพิ่มตัวแปรในแบบต่าง ๆ สำหรับเรื่อง OLS ถดถอยรุ่น ผลของตัวแปรอธิบายที่สามารถถูกประเมิน โดยการเปรียบเทียบสถิติ RSS สำหรับแบบจำลองถดถอยที่เต็ม (Y = + βx) กับรุ่นเป็น null (Y =การ) ความแตกต่างของ deviance ระหว่างรุ่นซ้อนคอนแล้วทดสอบนัยสำคัญใช้ทดสอบคำนวณจากสมการต่อไปนี้

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

อันซ์เป็นสถิติที่สำคัญที่จะช่วยให้ผลงานที่ทำโดยตัวแปรที่จะทำนายการตอบสนองของตัวแปรที่จะกำหนด ถ้าโดยการเพิ่มตัวแปรกับรูปแบบอันซ์จะลดลงอย่างมากแย้งตัวแปรเพิ่มได้รับการบอกว่าจะมีพ่อผลกระทบอย่างมากเกี่ยวกับการทำนาย Y สำหรับรูปแบบที่ หากในมืออื่น ๆ ที่เบี่ยงเบนไม่ได้ลดลงอย่างมากตัวแปรเพิ่มสามารถกล่าวว่าจะมีผลกระทบต่อการคาดการณ์ของ Y สำหรับรูปแบบที่ การเปลี่ยนแปลงในการเบี่ยงเบนที่เกิดจากการเป็นตัวแปรอธิบายเพิ่มไปยังรูปแบบคือการใช้ในการกำหนดความสำคัญของผลกระทบของตัวแปรที่เกี่ยวกับการทำนาย Y ว่ารูปแบบ เพื่อประเมินผลกระทบที่อธิบายตัวแปรเดียวที่มีต่อการคาดการณ์ของ Y หนึ่งก็เปรียบเทียบสถิติอันซ์ก่อนและหลังตัวแปรมีการเพิ่มรูปแบบ สำหรับรูปแบบการถดถอย OLS ง่ายผลของตัวแปรอธิบายสามารถประเมินโดยเปรียบเทียบสถิติ RSS สำหรับรูปแบบการถดถอยเต็มรูปแบบ (Y = + βx) กับที่สำหรับรูปแบบ null (Y =) ความแตกต่างในการเบี่ยงเบนระหว่างรุ่นที่ซ้อนกัน con แล้​​วได้รับการทดสอบอย่างมีนัยสำคัญสำหรับการใช้ F-ทดสอบคำนวณจากสมการต่อไป

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การเบี่ยงเบนเป็นสถิติที่สำคัญที่ช่วยให้งานทำ โดยตัวแปรที่อธิบายเพื่อทำนายการตอบสนองตัวแปรที่จะวัด ถ้าเพิ่มตัวแปรรูปแบบ , เบี่ยงเบนจะลดลงอย่างมาก การเพิ่มตัวแปรหลอกว่ามีพ่อเป็น ขนาดใหญ่ ผลการทำนาย Y สำหรับนางแบบ ถ้าในมืออื่น ๆ , เบี่ยงเบนไม่ลดลงมากเพิ่มตัวแปรสามารถพูดได้ผลในการทำนาย Y สำหรับนางแบบ การเปลี่ยนแปลงในถุ้ง ว่าผลลัพธ์ที่ได้จากตัวแปรอธิบายการเพิ่มรูปแบบการใช้เพื่อกำหนดความสำคัญของตัวแปรของผลการทำนายและนางแบบ เพื่อศึกษาผลที่อธิบายตัวแปรเดียวได้ในคำทำนายของคหนึ่งเพียงเบี่ยงเบนสถิติเปรียบเทียบก่อนและหลังการได้รับการเพิ่มรูปแบบ สำหรับตัวแบบการถดถอยอย่างง่ายและผลของตัวแปรที่สามารถประเมินโดยการเปรียบเทียบสถิติ RSS สำหรับการถดถอยแบบเต็ม ( Y = บีตา X ) กับที่แบบ null ( Y = )ความแตกต่างในถุ้งระหว่างอยู่รุ่น con แล้วทดสอบโดยการใช้คน คำนวณได้จากสมการต่อไปนี้