When you use regression to predict

When you use regression to predict future values of the dependent variable, the ideal correlation between the independent and dependent variable is high—in absolute value terms, somewhere in the range between .5 to .99. Viewing the scatter plot above, you can see that there appears to be some degree of correlation between the level of advertising expenditure and product awareness. When calculated, this correlation equals .89. This historical data will enable you to predict the relationship between the two variables in the future, before any further expense is incurred. In order to make these predictions, a regression line must be drawn from the information appearing in the scatter plot

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เมื่อคุณใช้ถดถอยในการทำนายค่าในอนาคตของตัวแปรขึ้นอยู่กับ ความสัมพันธ์เหมาะระหว่างอิสระและตัวแปรขึ้นอยู่กับจะสูง — ในค่าสัมบูรณ์ อยู่ในช่วงระหว่างครั้งที่ 5-.99 ดูพล็อตกระจายข้าง คุณสามารถดูว่า มีปรากฏเป็น บางส่วนของความสัมพันธ์ระหว่างระดับการรับรู้รายจ่ายและผลิตภัณฑ์การโฆษณา เมื่อคำนวณ ความสัมพันธ์นี้เท่ากับ.89 ข้อมูลทางประวัติศาสตร์นี้จะช่วยให้คุณสามารถทำนายความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปรสองในอนาคต ก่อนเกิดค่าใช้จ่ายใด ๆ เพิ่มเติม เพื่อทำการคาดการณ์เหล่านี้ เส้นถดถอยต้องถูกถอนออกจากข้อมูลที่ปรากฏในแผนการกระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อคุณใช้การถดถอยในการทำนายอนาคตของค่าตัวแปรขึ้นอยู่กับความสัมพันธ์ที่เหมาะระหว่างตัวแปรอิสระและตัวแปรตามคือสูงในแง่ค่าสัมบูรณ์ที่ไหนสักแห่งในช่วงระหว่าง 0.5-0.99 กำลังดูแปลงกระจายข้างต้นจะเห็นได้ว่ามีปรากฏเป็นระดับของความสัมพันธ์ระหว่างระดับของค่าใช้จ่ายในการโฆษณาและการรับรู้ผลิตภัณฑ์บางอย่าง เมื่อคำนวณความสัมพันธ์นี้เท่ากับ 0.89 ข้อมูลทางประวัติศาสตร์นี้จะช่วยให้คุณสามารถทำนายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรในอนาคตก่อนที่จะมีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมใด ๆ ที่เกิดขึ้น เพื่อที่จะทำให้การคาดการณ์เหล่านี้สายการถดถอยจะต้องมาจากข้อมูลที่ปรากฏในแปลงกระจาย

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เมื่อคุณใช้สมการทำนายค่าในอนาคตของตัวแปรตาม ความสัมพันธ์ที่ดีระหว่างอิสระและตัวแปรตาม คือ สูงในแง่ค่าสัมบูรณ์ ที่ไหนสักแห่งในช่วงระหว่าง 5 . 99 การกระจายแปลงข้างต้น จะเห็นได้ว่ามีปรากฏเป็นบางส่วนของความสัมพันธ์ระหว่างระดับของค่าใช้จ่ายของโฆษณาและการรับรู้ผลิตภัณฑ์เมื่อคำนวณสหสัมพันธ์นี้มีค่าเท่ากับ . 89 ข้อมูลทางประวัติศาสตร์นี้จะช่วยให้คุณทำนายความสัมพันธ์ระหว่างสองตัวแปรในอนาคต ก่อนที่ค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมใด ๆ จะเกิดขึ้น เพื่อที่จะทำให้การคาดการณ์เหล่านี้เส้นถดถอยจะต้องวาดจากข้อมูลที่ปรากฏในกระจายจุด