айнымалыларды түсірмеу керек. … Демек, таңдамалы бағалау маңызды емес болса да, басқару функциясы айнымалы модельде болғанша жұмыс істейді (көп жағдайда бағалау дәл нөлге тең болмайды). Айнымалы мәнді алып тастау, демек, басқа айнымалылардың әсерін азайтады.
Айнымалы мәнсіз болса, бұл нені білдіреді?
маңыздылығының жоқтығы мүлде деректер жиналмағанмен бірдей сигналдың жоқтығын білдіреді. Осы кездегі деректердегі жалғыз мән оны жаңа деректермен біріктіру болып табылады, сондықтан үлгі өлшемі үлкен болады. Бірақ сонда да сіз оқып жатқан процесс нақты болған жағдайда ғана маңыздылыққа жетесіз. Дәйексөз.
Қауіпсіз айнымалының салдары қандай?
Қауіпсіз айнымалы қосылса, регрессия OLS бағалаушыларының бейтараптығына әсер етпейді, бірақ олардың дисперсиясын арттырады.
Регрессиядағы елеусіз айнымалылар дегеніміз не?
Керісінше, үлкенірек (маңызды) p-мәні болжаушыдағы өзгерістер жауапындағы өзгерістермен байланысты емес дегенді білдіреді. … Әдетте, сіз регрессия үлгісінде қандай терминдерді сақтау керектігін анықтау үшін коэффициент p-мәндерін пайдаланасыз. Жоғарыдағы үлгіде шығысты жоюды қарастыруымыз керек.
Деректер статистикалық маңызды емес болса не болады?
p-мәні жеткілікті кішкентай (мысалы, 5% немесе одан аз) болғанда, нәтижелер кездейсоқтықпен оңай түсіндірілмейді,және деректер нөлдік гипотезаға сәйкес емес деп саналады; бұл жағдайда деректер түсіндірмесі ретіндегі кездейсоқтықтың нөлдік гипотезасы жүйелі түрде түсіндірменің пайдасына қабылданбайды.
