the transformed data y*  is presen

the transformed data y*  is presented in Table 3.10, and a plot of residuals versus the
predicted response is shown in Figure 3.9. This residual plot is much improved in comparison
to Figure 3.7, so we conclude that the square root transformation has been helpful.
Note that in Table 3.10 we have reduced the degrees of freedom for error and total by 1 to
account for the use of the data to estimate the transformation parameter .
In practice, many experimenters select the form of the transformation by simply trying
several alternatives and observing the effect of each transformation on the plot of residuals
versus the predicted response. The transformation that produced the most satisfactory residual
plot is then selected. Alternatively, there is a formal method called the Box-Cox Method
for selecting a variance-stability transformation. In chapter 15 we discuss and illustrate this
procedure. It is widely used and implemented in many software packages.

Kết quả (Việt) 1:

chuyển dữ liệu y * được trình bày trong bảng 3,10 và một cốt truyện của dư so với cácdự đoán phản ứng được thể hiện trong hình 3.9. Âm mưu dư này được cải thiện nhiều sođến con số 3,7, vì vậy chúng tôi kết luận rằng việc chuyển đổi căn bậc hai đã được hữu ích.Lưu ý rằng trong bảng 3.10 chúng tôi đã giảm độ tự do cho lỗi và tổng số 1 đểtài khoản cho việc sử dụng các dữ liệu để ước lượng tham số chuyển đổi.Trong thực tế, nhiều experimenters chọn các hình thức của sự chuyển đổi bằng cách chỉ đơn giản là cố gắngmột số lựa chọn thay thế và quan sát ảnh hưởng của mỗi chuyển đổi trên cốt truyện của dưso với các phản ứng dự đoán. Sự chuyển đổi sản xuất dư đặt khả quancốt truyện được chọn sau đó. Ngoài ra, đó là một phương pháp chính thức được gọi là phương pháp hộp-Coxđể chọn một biến đổi phương sai-ổn định. Trong chương 15 chúng tôi thảo luận và minh họa điều nàythủ tục. Nó rộng rãi được sử dụng và thực hiện trong nhiều gói phần mềm.

Kết quả (Việt) 2:

sự biến đổi dữ liệu y *? được trình bày trong Bảng 3.10, và một cốt truyện của phần dư so với
phản ứng dự đoán được thể hiện trong hình 3.9. Cốt truyện còn lại này có nhiều cải tiến so
với Hình 3.7, vì vậy chúng tôi kết luận rằng việc chuyển đổi căn bậc hai đã được hữu ích.
Lưu ý rằng trong bảng 3.10 chúng tôi đã giảm mức độ tự do cho các lỗi và tổng số là 1
tài khoản cho việc sử dụng các dữ liệu để ước lượng các tham số chuyển đổi.
Trong thực tế, nhiều thí nghiệm lựa chọn hình thức chuyển đổi bởi chỉ cần cố gắng
một số lựa chọn thay thế và quan sát ảnh hưởng của mỗi chuyển đổi trên cốt truyện của phần dư
so với phản ứng dự đoán. Sự biến đổi mà sản xuất còn lại thỏa đáng nhất
cốt truyện sau đó được chọn. Ngoài ra, có một phương pháp chính thức được gọi là phương pháp Box-Cox
cho việc lựa chọn một chuyển đổi phương sai-ổn định. Trong chương 15 chúng ta thảo luận và minh họa điều này
thủ tục. Nó được sử dụng rộng rãi và được thực hiện trong nhiều gói phần mềm.