Kazalo:

Kateri napovedniki so pomembni?
Kateri napovedniki so pomembni?
Anonim

Raven pomembnosti 0,05 ali nižje se običajno šteje za pomembne, ravni pomembnosti med 0,05 in 0,10 pa bi veljale za obrobne. Neodvisna spremenljivka, ki je pomemben napovedovalec odvisne spremenljivke v preprosti linearni regresiji, morda ni pomembna pri večkratni regresiji.

Kako veš, ali je napovedovalec pomemben?

A nizka p-vrednost (< 0,05) pomeni, da lahko zavrnete ničelno hipotezo. Z drugimi besedami, napovedovalec, ki ima nizko p-vrednost, je verjetno pomemben dodatek k vašemu modelu, ker so spremembe v vrednosti napovednika povezane s spremembami spremenljivke odziva.

Kako ugotovite, katere spremenljivke so statistično pomembne?

Raven statistične pomembnosti je pogosto izražena kot p-vrednost med 0 in 1. Manjša kot je p-vrednost, močnejši so dokazi, da bi morali zavrniti ničelno hipotezo. P-vrednost manj kot 0,05 (običajno ≤ 0,05) je statistično pomembna.

Kaj pomeni, če je napovedovalec pomemben?

statistični pomen označuje, da so spremembe neodvisnih spremenljivk v korelaciji s premiki v odvisni spremenljivki. Ustrezno temu dobra vrednost R-kvadrata pomeni, da vaš model pojasnjuje dober delež variabilnosti odvisne spremenljivke.

Kako veš, ali je regresijski koeficient pomemben?

Če je p-vrednost manjša od izbranega praga, je pomembna. Pomen regresijskega koeficienta v regresijskem modelu se določi tako, da se ocenjeni koeficient deli s standardnim odklonom te ocene.

Priporočena: