To find the best regression model,

To find the best regression model, an automated selection procedure of stepwise regression was applied. In the stepwise solution, the tests are performed at each step to determine the influence or contribution of each variable already in the equation as if it were entered last. So by doing this it makes it possible to select a set of independent variables that best predict the dependent variable, and thereby eliminate superfluous variables. The order of the inclusion of the independent variable is determined by the contribution of each variable, to explain the variance in the independent variable (Hair et al. 1998). In this case, the variable that explains the greatest amount of variance is entered first; the variable that explains the greatest amount of variance in conjunction with the first variable is entered second, and so on. The independent variables which do not meet the pre-established statistical criteria for inclusion in the equation are deleted at each successive step.

Kết quả (Việt) 1:

Để tìm mô hình hồi qui tốt nhất, một quy trình tự động lựa chọn của stepwise hồi qui được áp dụng. Trong các giải pháp stepwise, các xét nghiệm được thực hiện từng bước để xác định ảnh hưởng hoặc đóng góp của mỗi biến đã có trong các phương trình như thể nó đã được nhập vào cuối. Vì vậy bằng cách này nó làm cho nó có thể chọn một tập hợp của các biến độc lập tốt nhất dự đoán biến phụ thuộc, và do đó loại bỏ các biến thừa. Thứ tự của sự bao gồm của biến độc lập được xác định bởi sự đóng góp của mỗi biến, để giải thích phương sai trong biến độc lập (tóc et al. năm 1998). Trong trường hợp này, các biến giải thích những số tiền lớn của phương sai nhập vào đầu tiên; Các biến giải thích những số tiền lớn của phương sai cùng với các biến đầu tiên vào thứ hai, và như vậy. Các biến độc lập mà không đáp ứng các tiêu chí thống kê trước khi thành lập cho bao gồm trong phương trình sẽ bị xóa ở mỗi bước kế tiếp.

Kết quả (Việt) 2:

Để tìm các mô hình hồi quy tốt nhất, một thủ tục lựa chọn tự động hồi quy từng bước được áp dụng. Trong các giải pháp từng bước, các bài kiểm tra được thực hiện ở từng bước để xác định ảnh hưởng hoặc đóng góp của mỗi biến đã có trong phương trình như thể nó được nhập cuối cùng. Vì vậy, bằng cách này nó làm cho nó có thể chọn một tập các biến độc lập tốt nhất dự đoán các biến phụ thuộc, và do đó loại bỏ các biến không cần thiết. Thứ tự của sự bao gồm của biến độc lập được xác định bởi sự đóng góp của mỗi biến, để giải thích sự khác biệt trong các biến độc lập (Tóc et al. 1998). Trong trường hợp này, các biến giải thích số tiền lớn nhất của phương sai được nhập vào đầu tiên; các biến giải thích số tiền lớn nhất của phương sai trong kết hợp với các biến đầu tiên được nhập thứ hai, và như vậy. Các biến độc lập mà không đáp ứng được các tiêu chí thống kê được thiết lập sẵn để đưa vào phương trình được xóa ở mỗi bước kế tiếp.