貝氏線性迴歸模型:F 檢定
您可以建立一或多個偏 F 檢定。 F 檢定是檢定統計量在虛無假設下具有 F 分佈的任何統計檢定。 F 檢定一般在比較配適至資料集的統計模型時使用,以便識別最適合從中進行資料取樣的母體的模型。
- 可用變數
- 列出從主要「貝氏線性迴歸」對話框中選取的因素及共變數變數。 在從主對話框新增或移除因子和共變數時,將相應更新清單。
- 檢定變量
- 從可用變數清單中選取要檢定的因子/共變數變數並將其新增到檢定變數清單中。附註: 未選取檢定因素或共變數時,必須選取 包含截距項 選項。
- 檢定變數及值
- 指定要檢定的值。 值個數必須符合原始模型中的參數個數。 指定值時,必須指定截距項的第一個值(未明確定義時,假設所有值都為 0)。
- 包含截距項
- 選取後,檢定中會包括截距項。 依預設,不會選取該設定。
啟用後,使用檢定值欄位來指定值。
- 檢定標籤(選用)
- 您可以選擇為每一個檢定指定標籤。 您可以指定長度上限為 255 個位元組的字串值。 每一個 F 檢定僅容許使用一個標籤。