where t_((∝/2,v)) is the value of t

where t_((∝/2,v)) is the value of the Student’s t-distribution, with ν degrees of
freedom, that puts α/2 probability in the upper tail. [In the usual multiple
regression problem, ν = (n−p').] The standard error of (β_j ) ̂ is s ((β_j ) ̂) =√(c_jj s^2 )
where s^2 is estimated with ν degrees of freedom and c_jj is the (j + 1)th
diagonal element from 〖(X’X)〗^(-1).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

ที่ t_((∝/2,v)) เป็นค่าของ t-กระจาย กับνองศาของเป็นอิสระ ที่ทำให้ความน่าเป็น α/2 หางด้านบน [ในหลายปกติปัญหาการถดถอย ν = (n−p')] ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ̂ (β_j) คือ s (̂ (β_j)) =√ (c_jj s ^ 2)ที่ s ^ 2 คือประมาณกับνองศาความเป็นอิสระ และเป็น c_jj การ (เจ + 1) thองค์ประกอบที่เส้นทแยงมุมจาก 〖(X'X)〗^(-1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เมื่อ t _ ((α / 2, v)) คือค่าของของแจกแจงแบบ t มีองศาνของ
เสรีภาพที่ทำให้α / 2 ความน่าจะเป็นในหางด้านบน [ปกติในหลาย
ปัญหาการถดถอยν = (n-P ').] ข้อผิดพลาดมาตรฐานของ (β_j) เป็นวินาที ((β_j)) = √ (c_jj S ^ 2)
ที่ S ^ 2 เป็นที่คาดกันกับν องศาของเสรีภาพและ c_jj เป็น (ญ + 1) th
องค์ประกอบเส้นทแยงมุมจาก〖 (X'X) 〗 ^ (- 1)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

ที่ t_ ( ( ∝ / 2 v ) คือค่าของทีของนักเรียน ด้วยองศาของν
เสรีภาพ นั่นทำให้α / 2 ความน่าจะเป็นในหางด้านบน [ ในปกติหลาย
ถดถอย ปัญหา ν = ( − P ' ] ความคลาดเคลื่อนมาตรฐานของ ( บีตา _j ) ̂เป็น s ( ( บีตา _j ) ̂ ) = √ ( c_jj s
2 )
s
2 ที่คาดว่าνกับองศาของเสรีภาพและ c_jj คือ ( J 1 ) TH
องค์ประกอบเส้นทแยงมุมจาก〖 ( x'x ) 〗

( - 1 )