Re: [問題] 殘差分析中的缺適性檢定

看板Statistics作者 (養花種魚數月亮看星星)時間18年前 (2008/04/13 12:05), 編輯推噓0(000)
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※ 引述《annie7853 (妮妮)》之銘言: : 缺適性檢定這部分 : 老師上課的時候在這部分講的不是很詳細 : 課本上又只有一個變數x和y : 但是 根據學長姐考古題出現了3個變數 : 那這樣缺適性檢定是否要一個一個做呢? : 題目如下: : model y=Bo+B1X1+B2X2+B3X3+e : y: 5 4 5 3 2 1 : X1: 1 0 1 0 -1 -1 : X2: 1 1 1 -1 -1 -1 : X3: 1 1 0 0 -1 -1 : 就上列資料 求Lack Of Fit Test alfa=0.05 : 麻煩大家幫我解答一下 謝謝 SPSS要計算Lack Of Fit似乎只能用GLM來計算! 把Y當依變數,X1~X3當共變數! 在選項中勾選lack of fit Tests of Between-Subjects Effects Dependent Variable:y |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Source |Type III Sum of Squares|df|Mean Square|F |Sig.| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Corrected Model|12.800a |3 |4.267 |16.000 |.059| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Intercept |66.667 |1 |66.667 |250.000|.004| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |x1 |1.800 |1 |1.800 |6.750 |.122| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |x2 |.229 |1 |.229 |.857 |.452| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |x3 |.050 |1 |.050 |.188 |.707| |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Error |.533 |2 |.267 | | | |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Total |80.000 |6 | | | | |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| |Corrected Total|13.333 |5 | | | | |---------------|-----------------------|--|-----------|-------|----| a. R Squared = .960 (Adjusted R Squared = .900) Lack of Fit Tests Dependent Variable:y |-----------|--------------|--|-----------|----|----| |Source |Sum of Squares|df|Mean Square|F |Sig.| |-----------|--------------|--|-----------|----|----| |Lack of Fit|.033 |1 |.033 |.067|.839| |-----------|--------------|--|-----------|----|----| |Pure Error |.500 |1 |.500 | | | |-----------|--------------|--|-----------|----|----| -- 養花種魚數月亮賞星星 http://chungyuandye.blogspot.com -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ◆ From: 118.232.189.101
文章代碼(AID): #180OQbPY (Statistics)
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