KEY TO VALUES IN THE FATHOM MULTIPL

KEY TO VALUES IN THE FATHOM MULTIPLE REGRESSION OUTPUT:

1. The prediction equation.
2. Estimates for the individual coefficients; bo, b1, b2, ..., bk
3. Standard errors for the coefficient estimates, SEbi's.
4. Test statistics - t-tests for each predictor individually.
5. p-values - for the individual t-tests.
6. S = estimated standard deviation of the error term =
7. Coefficient of multiple determination, R2.
8. ANOVA table for testing overall fit.
9. Improvement in R2 by adding this predictor last in the model, i.e. how much R2 would drop if that predictor is removed from this model
10. Chart of the improvement in variability explained (R2) as each predictor is added to the model (depends on the order the predictors are listed).

Fathom Users Guide- 19 Statistics: Unlocking the Power of Data


6. Create an expanded data table with residuals and predicted values for a regression model.
• After setting up a multiple regression model (even with just one predictor), click to be sure the model is selected and drag down a Table.
This adds three new columns to the data (as illustrated below) with the predicted value ( ̂), residual ( ̂), and standardized residual ( ) for each data case. (you may need to widen the columns).
To make a plot of residuals vs. fits (predicted values):
• Drag the predicted and residual columns from the new data table to the horizontal and vertical, respectively, axes of an empty graph.

To make a dotplot or histogram to check normality of the residuals”
• Drag the residual column to the horizontal axis of an empty graph.
Examples of each of these graphs for the model to predict prices of inkjet printers from multiple regression model on the previous page are shown below.

Kết quả (Việt) 1:

KEY GIÁ TRỊ TRONG VIỆC HIỂU ĐƯỢC NHIỀU HỒI QUI ĐẦU RA:1. phương trình dự đoán.2. ước tính hệ số cá nhân; Bo, b1, b2,..., bk3. lỗi chuẩn cho các hệ số ước lượng, SEbi's.4. kiểm tra số liệu thống kê - bài kiểm tra t cho mỗi yếu tố dự báo cá nhân.5. p-giá trị - cho các cá nhân t-bài kiểm tra.6. S = ước tính độ lệch chuẩn của thuật ngữ lỗi =7. Hệ số xác định nhiều, R2.8. ANOVA bảng cho thử nghiệm tổng thể phù hợp với.9. sự cải tiến trong R2 bằng cách thêm các yếu tố dự báo này cuối trong mô hình, tức là bao nhiêu R2 sẽ thả nếu dự báo đó được lấy ra từ mô hình này10. bảng xếp hạng của cải tiến trong biến đổi giải thích (R2) mỗi yếu tố dự báo được thêm vào các mô hình (phụ thuộc vào thứ tự các dự đoán được liệt kê). Hiểu được người dùng hướng dẫn-19 thống kê: Mở khóa quyền lực của dữ liệu6. tạo một bảng mở rộng dữ liệu với dư và các giá trị dự đoán cho một mô hình hồi qui.• Sau khi thiết lập một mô hình hồi qui nhiều (ngay cả với chỉ là một yếu tố dự báo), bấm vào để đảm bảo rằng các mô hình được chọn và kéo xuống một bảng.Điều này thêm ba mới cột dữ liệu (như minh họa dưới đây) với giá trị dự đoán (̂), dư (̂) và tiêu chuẩn hóa dư () cho mỗi trường hợp dữ liệu. (bạn có thể cần để mở rộng các cột).Để thực hiện một âm mưu của dư so với phù hợp (giá trị dự đoán):• Kéo cột dự đoán và dư từ các dữ liệu mới bàn nằm ngang và thẳng đứng, tương ứng, trục của một đồ thị có sản phẩm nào.Để thực hiện một dotplot hoặc biểu đồ để kiểm tra bình thường của các dư"• Kéo cột dư để trục ngang của một đồ thị có sản phẩm nào.Ví dụ của mỗi của các đồ thị cho các mô hình để dự đoán giá của máy in phun từ nhiều mô hình hồi qui trên trang trước đó được hiển thị bên dưới.

Kết quả (Việt) 2:

CHÍNH ĐẾN GIÁ TRỊ TRONG Fathom NHIỀU OUTPUT Regression: 1. Các phương trình dự đoán. 2. Ước tính cho các hệ số cá nhân; bo, b1, b2, ..., bk 3. Sai số chuẩn cho các hệ số ước tính, Sebi của. 4. Thống kê thử nghiệm - t-test cho mỗi yếu tố dự báo riêng. 5. p-giá trị - cho t-test riêng biệt. 6. S = ước tính độ lệch chuẩn của sai = 7. Hệ số nhiều quyết tâm, R2. 8. ANOVA bảng để thử nghiệm phù hợp với tổng thể. 9. Cải thiện R2 bằng cách thêm yếu tố dự báo này cuối cùng trong mô hình, tức là R2 sẽ giảm bao nhiêu nếu dự báo được lấy từ mô hình này 10. Biểu đồ của các cải tiến trong biến giải thích (R2) như mỗi yếu tố dự báo được thêm vào mô hình (phụ thuộc vào thứ tự các yếu tố dự báo được liệt kê). Fathom Người dùng Hướng dẫn-19 Thống kê: Mở khóa sức mạnh của dữ liệu 6. Tạo một bảng dữ liệu mở rộng với dư và giá trị dự đoán cho một mô hình hồi quy. • Sau khi thiết lập một mô hình hồi quy nhiều (thậm chí chỉ với một yếu tố dự báo), nhấn vào đây để được đảm bảo rằng các mô hình được chọn và kéo xuống một Table. Điều này thêm ba cột mới để các dữ liệu (như minh họa dưới đây) với giá trị dự đoán (), còn lại (), và tiêu chuẩn hóa còn lại () cho mỗi trường hợp dữ liệu. (bạn có thể cần phải mở rộng các cột). Để thực hiện một âm mưu của dư so với cơn (giá trị dự đoán): • Kéo cột dự đoán và còn sót lại từ các bảng dữ liệu mới với phương nằm ngang và thẳng đứng, tương ứng, trục của một đồ thị rỗng. để thực hiện một dotplot hoặc biểu đồ để kiểm tra bình thường của các số dư " • Kéo cột còn lại với trục ngang của một đồ thị có sản phẩm nào. Ví dụ của mỗi của các đồ thị cho các mô hình để dự đoán giá của máy in phun từ mô hình hồi quy nhiều về trang trước được hiển thị dưới đây.