oʻzgaruvchilarni qoldirmaslik kerak. … Demak, tanlab olingan baho ahamiyatsiz bo'lsa ham, o'zgaruvchi modelda bo'lsa, nazorat funktsiyasi ishlaydi (ko'p hollarda taxmin aniq nolga teng bo'lmaydi). Demak, oʻzgaruvchini olib tashlash boshqa oʻzgaruvchilarning taʼsirini oʻzgartiradi.
Agar oʻzgaruvchi ahamiyatsiz boʻlsa, bu nimani anglatadi?
ahamiyat yoʻqligi signalning yoʻqligi, umuman maʼlumot yigʻilmagani kabidir. Ushbu nuqtadagi ma'lumotlarning yagona qiymati uni yangi ma'lumotlar bilan birlashtirishdir, shuning uchun sizning namunangiz katta. Ammo shunday bo'lsa ham, siz o'qiyotgan jarayon haqiqatan ham haqiqiy bo'lsagina, siz ahamiyatli bo'lasiz. Iqtibos.
Aloqasiz oʻzgaruvchining oqibatlari qanday?
Agar tegishli boʻlmagan oʻzgaruvchi kiritilsa, regressiya OLS baholovchilarining xolisligiga taʼsir qilmaydi, balki ularning dispersiyalarini oshiradi.
Regressiyadagi ahamiyatsiz oʻzgaruvchilar nima?
Aksincha, kattaroq (ahamiyatsiz) p-qiymati bashoratchidagi oʻzgarishlarjavobidagi oʻzgarishlar bilan bogʻliq emasligini koʻrsatadi. … Odatda, siz regressiya modelida qaysi shartlarni saqlash kerakligini aniqlash uchun p-koeffitsientidan foydalanasiz. Yuqoridagi modelda Sharqni olib tashlashni ko'rib chiqishimiz kerak.
Agar ma'lumotlar statistik jihatdan ahamiyatsiz bo'lsa nima bo'ladi?
Qachon p-qiymati yetarlicha kichik (masalan, 5% yoki undan kam) boʻlsa, natijalarni tasodif bilan izohlab boʻlmaydi,va ma'lumotlar nol gipotezaga mos kelmaydigan deb hisoblanadi; bu holda ma'lumotlar izohi sifatida tasodifning nol gipotezasi tizimliroq tushuntirish foydasiga rad etiladi.
