الفنية ل تشغيل طوبيا - الانحدار في ستاتا - الفوركس

إشعار: ستقوم مجموعة الاستشارات الإحصائية إدر بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى في وردبريس في فبراير لتسهيل الصيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة مجموعة ستات الاستشارية من خلال إعطاء هدية ستاتا تحليل البيانات أمثلة تحليل توبيت معلومات الإصدار: تم اختبار رمز لهذه الصفحة في ستاتا 12. تم تصميم نموذج المدار، الذي يسمى أيضا نموذج الانحدار رقابة، لتقدير العلاقات الخطية بين المتغيرات عندما يكون هناك إما الرقابة اليسرى أو اليمنى في المتغير التابع (المعروف أيضا باسم الرقابة من أسفل وما فوق، على التوالي). ويحدث الرقابة من فوق عندما تكون الحالات ذات القيمة عند أو فوق عتبة معينة، تأخذ جميعها قيمة تلك العتبة، بحيث تكون القيمة الحقيقية مساوية للعتبة، ولكنها قد تكون أعلى أيضا. في حالة الرقابة من الأسفل، يتم مراقبة القيم التي تقع عند أو تحت عتبة معينة. يرجى ملاحظة: الغرض من هذه الصفحة هو إظهار كيفية استخدام مختلف أوامر تحليل البيانات. وهي لا تغطي جميع جوانب عملية البحث التي يتوقع من الباحثين القيام بها. وعلى وجه الخصوص، فإنه لا يغطي تنظيف البيانات وفحصها والتحقق من الافتراضات والتشخيص النموذجي والتحليلات المحتملة للمتابعة. أمثلة على الانحدار المداري المثال 1. في 1980s كان هناك قانون اتحادي يقيد عدادات عداد السرعة إلى ما لا يزيد عن 85 ميلا في الساعة. لذلك إذا كنت ترغب في محاولة للتنبؤ سيارات أعلى سرعة من مزيج من الحصان السلطة وحجم المحرك، سوف تحصل على قراءة لا يزيد عن 85، بغض النظر عن مدى سرعة السيارة كانت حقا السفر. هذه حالة كلاسيكية من الرقابة الصحيحة (الرقابة من أعلاه) من البيانات. الشيء الوحيد الذي نحن على يقين من أن تلك المركبات كانت تسافر على الأقل 85 ميلا في الساعة. مثال 2: مشروع بحثي يدرس مستوى الرصاص في مياه الشرب المنزلية كدالة لعمر المنزل ودخل الأسرة. لا يمكن للكشف عن المياه الكشف عن تركيزات الرصاص أقل من 5 أجزاء في المليار (جزء في البليون). وتعتبر وكالة حماية البيئة مستويات أعلى من 15 جزء في البليون لتكون خطرة. هذه البيانات هي مثال على الرقابة اليسرى (الرقابة من أدناه). مثال 3. النظر في الوضع الذي لدينا مقياس الكفاءة الأكاديمية (تحجيم 200-800) الذي نريد أن نمذجة باستخدام درجات اختبار الرياضيات والرياضيات، وكذلك، نوع البرنامج الطالب المسجل في (الأكاديمية، العامة ، أو مهني). والمشكلة هنا هي أن الطلاب الذين يجيبون على جميع الأسئلة على اختبار الكفاءة الأكاديمية يحصلون على درجة 800، على الرغم من أنه من المرجح أن هؤلاء الطلاب ليست متساوية حقا في الكفاءة. وينطبق الشيء نفسه على الطلاب الذين يجيبون على جميع الأسئلة بشكل غير صحيح. كل هؤلاء الطلاب سيكون لديهم درجة من 200، على الرغم من أنها قد لا تكون جميعا على قدم المساواة الكفاءة. وصف البيانات يتيح متابعة المثال 3 من أعلاه. لدينا ملف بيانات افتراضية، tobit. dta مع 200 الملاحظات. متغير الكفاءة الأكاديمية هو عرضة، وقراءة ودرجات اختبار الرياضيات والرياضيات على التوالي. المتغير المتغير هو نوع البرنامج الذي يكون فيه الطالب، وهو متغير فئوي (اسمي) يأخذ ثلاث قيم، أكاديمية (بروج 1)، عامة (بروج 2)، والمهنية (بروج 3). دعونا ننظر إلى البيانات. تجدر الإشارة إلى أنه في هذه المجموعة من البيانات، تكون أدنى قيمة ل أبت هي 352. ولم يحصل الطلاب على درجة 200 (أي أقل درجة ممكنة)، وهذا يعني أنه على الرغم من أن الرقابة من الأسفل ممكنة، إلا أنها لا تحدث في مجموعة البيانات. وبالنظر إلى الرسم البياني أعلاه تبين توزيع أبت. يمكننا أن نرى الرقابة في البيانات، وهذا هو، هناك حالات أكثر بكثير مع عشرات من 750 إلى 800 من واحد يتوقع أن ينظر في بقية التوزيع. وفيما يلي رسم بياني بديل يسلط الضوء على زيادة الحالات التي يكون فيها أبت 800. في الرسم البياني أدناه، ينتج الخيار المنفصل مخططا بيانيا حيث يكون لكل قيمة فريدة من أبت شريط خاص به. ويؤدي خيار التكرار إلى تسمية المحور ص بالتردد لكل قيمة بدلا من الكثافة. لأن أبت مستمر، معظم القيم من أبت هي فريدة من نوعها في مجموعة البيانات، على الرغم من أن قريبة من مركز التوزيع هناك عدد قليل من القيم من أبت التي لديها حالتين أو ثلاث حالات. ارتفاع في أقصى اليمين من الرسم البياني هو شريط للحالات حيث أبت 800، وارتفاع هذا الشريط بالنسبة لجميع الآخرين يظهر بوضوح العدد الزائد من الحالات مع هذه القيمة. التالي أيضا استكشاف العلاقات ثنائي المتغير في مجموعة البيانات لدينا. في الصف الأخير من المصفوفة سكاتيربلوت هو مبين أعلاه، ونحن نرى سكاتيربلوتس تظهر قراءة وممتازة. وكذلك الرياضيات و أبت. لاحظ مجموعة من الحالات في الجزء العلوي من كل سكاتيربلوت بسبب الرقابة في توزيع أبت. طرق التحليل التي قد تفكر بها فيما يلي قائمة ببعض طرق التحليل التي قد تكون قد واجهتها. بعض الأساليب المدرجة هي معقولة جدا في حين أن البعض الآخر إما سقطت لصالح أو لديها قيود. توبيت الانحدار، والتركيز من هذه الصفحة. انحدار عملية شريان الحياة للسودان - يمكنك تحليل هذه البيانات باستخدام انحدار عملية شريان الحياة للسودان. إن انحدار عملية شريان الحياة للسودان سوف يعامل 800 كقيم فعلية وليس كحد أعلى للكفاءة الأكاديمية العليا. ويتمثل الحد من هذا النهج في أنه عندما يتم مراقبة المتغير، تقدم عملية شريان الحياة للسودان تقديرات غير متناسقة للمعلمات، بمعنى أن المعاملات من التحليل لن تقترب بالضرورة من المعلمات السكانية كوترويكوت مع زيادة حجم العينة. انظر لونغ (1997، الفصل 7) لإجراء مناقشة أكثر تفصيلا لمشاكل استخدام انحدار عملية شريان الحياة للسودان مع البيانات الخاضعة للرقابة. الانحدار المقتطع - هناك في بعض الأحيان ارتباك حول الفرق بين البيانات المقتطعة والبيانات الخاضعة للرقابة. مع المتغيرات رقابة، كل من الملاحظات هي في مجموعة البيانات، ولكننا لا نعرف قيم كوترويكوت بعض منهم. مع اقتطاع بعض الملاحظات ليست مدرجة في التحليل بسبب قيمة المتغير. عندما يتم مراقبة متغير، نماذج الانحدار للبيانات المقتطعة توفر تقديرات غير متناسقة للمعلمات. انظر لونغ (1997، الفصل 7) لمناقشة أكثر تفصيلا لمشاكل استخدام نماذج الانحدار للبيانات المقتطعة لتحليل البيانات الخاضعة للرقابة. توبيت الانحدار أدناه نحن تشغيل نموذج توبيت، وذلك باستخدام قراءة. الرياضيات. و بروغ للتنبؤ أبت. ويشير الخيار أول () في الأمر توبيت إلى القيمة التي يبدأ فيها فرض الرقابة على الحق (أي الحد الأعلى). وهناك أيضا خيار (ل) للإشارة إلى قيمة الرقابة اليسرى (الحد الأدنى) التي لم تكن مطلوبة في هذا المثال. i. قبل أن يشير بروغ إلى أن بروغ هو متغير عامل (أي متغير فئوي)، وأنه ينبغي تضمينه في النموذج كمجموعة من المتغيرات الوهمية. لاحظ أن هذا التركيب قد تم إدخاله في ستاتا 11. يظهر احتمال السجل النهائي (-1041.0629) في الجزء العلوي من الإخراج، ويمكن استخدامه في مقارنات من النماذج المتداخلة، لكننا لن نعرض مثالا على ذلك هنا. أيضا في الجزء العلوي من الإخراج نرى أن جميع الملاحظات 200 في مجموعة البيانات لدينا استخدمت في التحليل (عدد أقل من الملاحظات كان يمكن استخدامها إذا كان أي من المتغيرات لدينا قيم مفقودة). تخبرنا نسبة الاحتمال تشي-سكوار 188.97 (df4) بقيمة p 0.0001 أن نموذجنا ككل يناسب أفضل بكثير من النموذج الفارغ (أي نموذج بدون تنبؤات). في الجدول نرى المعاملات، وأخطاءها القياسية، والإحصاء t، وقيم p المرتبطة بها، وفترة الثقة 95 من المعاملات. إن معاملات القراءة والرياضيات ذات دلالة إحصائية، كما هو معامل بروغ 3. وتفسر معاملات الانحدار توبيت بطريقة مماثلة لمعاملات الانحدار في عملية شريان الحياة للسودان، ولكن التأثير الخطي هو على المتغير الكامن غير الخاضع للرقابة، وليس النتيجة الملحوظة. انظر ماكدونالد وموفيت (1980) لمزيد من التفاصيل. لزيادة وحدة واحدة في القراءة. هناك زيادة 2.7 نقطة في القيمة المتوقعة من أبت. ويرتبط زيادة وحدة واحدة في الرياضيات مع زيادة وحدة 5.91 في القيمة المتوقعة من الرابطة. شروط بروغ لها تفسير مختلف قليلا. القيمة المتوقعة من أبت هو 46.14 نقطة أقل للطلاب في برنامج مهني (بروج 3) من للطلاب في برنامج أكاديمي (بروج 1). إن سيجما الإحصائية الإضافية مماثلة للجذر التربيعي للتفاوت المتبقي في انحدار عملية شريان الحياة للسودان. يمكن مقارنة قيمة 65.67 مع الانحراف المعياري من الكفاءة الأكاديمية التي كانت 99.21، وهو انخفاض كبير. يحتوي الإخراج أيضا على تقدير للخطأ القياسي من سيغما وكذلك 95 فترة الثقة. وأخيرا، يقدم المخرجات ملخصا لعدد القيم الخاضعة للرقابة الخاضعة للرقابة والرقابة الخاضعة للرقابة. يمكننا اختبار التأثير الكلي للبروج باستخدام أمر الاختبار. وفيما يلي نرى أن التأثير العام للبروج ذو دلالة إحصائية. يمكننا أيضا اختبار فرضيات إضافية حول الاختلافات في معاملات لمستويات مختلفة من بروغ. أدناه نحن اختبار أن معامل ل بروغ 2 يساوي معامل ل بروج 3. في الناتج أدناه نرى أن معامل ل بروغ 2 يختلف اختلافا كبيرا عن معامل ل بروج 3. قد نود أيضا أن نرى تدابير مدى جيدا نموذجنا يناسب. وهذا يمكن أن يكون مفيدا بشكل خاص عند مقارنة النماذج المنافسة. وتتمثل إحدى طرق القيام بذلك في مقارنة القيم المتوقعة استنادا إلى نموذج المدار إلى القيم الملحوظة في مجموعة البيانات. أدناه نستخدم التنبؤ لتوليد القيم المتوقعة من أبت على أساس النموذج. بعد ذلك نربط القيم الملحوظة من ملائمة مع القيم المتوقعة (يهات). العلاقة بين القيم المتوقعة والمتوقعة من أبت هي 0.7825. إذا قمنا بتقسيم هذه القيمة، نحصل على الترابط التربيعي المتعدد، وهذا يشير إلى أن القيم المتوقعة تتشارك حوالي 61 (0.78252 0.6123) من التباين مع أبت. بالإضافة إلى ذلك، يمكننا استخدام الأمر المكتوب المستخدم فيتستات لإنتاج مجموعة متنوعة من الإحصاءات مناسبا. يمكنك العثور على مزيد من المعلومات حول فيتستات عن طريق كتابة فيستيت فيتستات (انظر كيف يمكنني استخدام الأمر فينديت للبحث عن البرامج والحصول على مساعدة إضافية لمزيد من المعلومات حول استخدام فينديت). ستاتا دليل على الانترنت توبيت ذات الصلة أوامر ستاتا نريغ - رقابة الانحدار العادي، والتي قد تتغير قيم الرقابة من الملاحظة إلى الملاحظة. إنتريغ - الانحدار الفاصل، حيث قد تكون الملاحظات بيانات نقطة، بيانات الفاصل الزمني، بيانات الرقابة الخاضعة للرقابة أو بيانات الرقابة الصحيحة. المراجع لونغ، J. S. (1997). نماذج الانحدار للمتغيرات تعتمد الفئوية ومحدودة. ألف أوكس، كاليفورنيا: منشورات ساجا. ماكدونالد، J. F. و موفيت، R. A. 1980. استخدامات تحليل توبيت. استعراض الاقتصاد والإحصاءات المجلد 62 (2): 318-321. توبين، J. (1958). تقدير العلاقات للمتغيرات التابعة المحدودة. إكونوميتريكا 26: 24-36. محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين أو كتاب أو منتج برامج من قبل جامعة كاليفورنيا. ملاحظة: ستقوم مجموعة إدر الاستشارية الإحصائية بترحيل الموقع إلى نظام إدارة المحتوى وردبريس في فبراير لتسهيل صيانة وإنشاء محتوى جديد. ستتم إزالة بعض صفحاتنا القديمة أو وضعها في الأرشيف بحيث لا يتم الاحتفاظ بها بعد الآن. سنحاول الحفاظ على عمليات إعادة التوجيه بحيث تستمر عناوين ورل القديمة في العمل بأفضل ما في وسعنا. مرحبا بكم في معهد للبحوث الرقمية والتعليم مساعدة المجموعة الاستشارية للاستشارات من خلال إعطاء هدية ستاتا المشروح الإخراج توبيت الانحدار هذه الصفحة تعرض مثالا لتحليل الانحدار توبيت مع الحواشي السفلية التي توضح الإخراج. وقد جمعت البيانات في هذا المثال على الطلاب الجامعيين المتقدمين لطلاب الدراسات العليا ويشمل غبا الجامعية، وسمعة المدرسة من المرحلة الجامعية (مؤشر توبنوتش)، والطلاب غري غري، وما إذا كان أو لم يتم قبول الطالب في مدرسة الدراسات العليا. مجموعة من درجات غري ممكن هو 200-800. وهذا يعني أن متغير نتائجنا على حد سواء ترك الرقابة والرقابة الصحيحة. وبعبارة أخرى، إذا كان اثنين من الطلاب يسجل 800، فهي متساوية وفقا لمقياسنا ولكن قد لا تكون حقا متساوية في الكفاءة. (وبعبارة أخرى، لدينا تأثير السقف). وينطبق الشيء نفسه على اثنين من الطلاب بتسجيل 200 (تأثير الكلمة). انحدار توبيت يولد نموذجا يتنبأ المتغير النتيجة لتكون ضمن النطاق المحدد. إذا كنا مهتمين في التنبؤ الطلاب غري النتيجة باستخدام غبا الجامعية وسمعة مؤسستهم الجامعية، يجب علينا أولا النظر غري كمتغير النتيجة. لإنشاء نموذج توبيت في ستاتا، قم بإدراج متغير النتيجة متبوعا بالتنبؤات ثم حدد الحد الأدنى والحد الأعلى للمتغير الناتج. يتم تحديد الحد الأدنى بين قوسين بعد ل و يتم تحديد الحد الأعلى بين قوسين بعد أول. ويمكن استخدام نموذج المدار للتنبؤ بالنتيجة التي تخضع للرقابة من أعلى أو من الأسفل أو كليهما. توبيت الانحدار الناتج أ. احتمال السجل - هذا هو احتمال السجل للنموذج المجهز. يتم استخدامه في اختبار نسبة احتمال تشي ساحة ما إذا كانت جميع معاملات الانحدار التنبؤات في نموذج هي في وقت واحد صفر. ب. عدد الأخطاء - هذا هو عدد الملاحظات في مجموعة البيانات التي تكون جميع متغيرات الاستجابة والمتنبؤ بها غير مفقودة. ج. لر chi2 (2) - هذا هو اختبار نسبة الاحتمالات (لر) تشي-سكوار الذي لا يقل عن واحد من معامل الانحدار التنبؤات يساوي الصفر. الرقم بين الأقواس يشير إلى درجات حرية توزيع مربع تشي تستخدم لاختبار إحصائية تشي تشي مربع وتعرف من قبل عدد من التنبؤات في النموذج (2). د. بروب غ chi2 - هذا هو احتمال الحصول على إحصائية اختبار لر متطرفة، أو أكثر من الإحصائية التي تمت ملاحظتها في ظل فرضية نول هي فرضية نول هي أن جميع معاملات الانحدار تساوي في نفس الوقت الصفر. وبعبارة أخرى، هذا هو احتمال الحصول على هذه الإحصائية تشي مربع (70.93) أو واحد أكثر تطرفا إذا كان هناك في الواقع أي تأثير للمتغيرات التنبؤ. تتم مقارنة قيمة p هذه مع مستوى ألفا محدد، استعدادنا لقبول خطأ من النوع I، والذي يتم تعيينه عادة عند 0.05 أو 0.01. قيمة p الصغيرة من اختبار لر، lt0.0001، سوف تقودنا إلى استنتاج أن واحد على الأقل من معاملات الانحدار في النموذج لا يساوي الصفر. يتم تعريف معلمة التوزيع تشي مربع تستخدم لاختبار فرضية فارغة من قبل درجات الحرية في السطر السابق، chi2 (2) ه. الزائفة R2 - هذا هو مكفادنز الزائفة R - التربيع. الانحدار توبيت لا يوجد لديه ما يعادل R - التربيع التي وجدت في انحدار عملية شريان الحياة للسودان ولكن، كثير من الناس قد حاولت التوصل إلى واحد. هناك مجموعة واسعة من الإحصاءات الزائفة R - مربع. ولأن هذه الإحصائية لا تعني ما يعنيه R-سكوار في انحدار عملية شريان الحياة للسودان (نسبة التباين لمتغير الاستجابة الذي أوضحه المتنبؤون)، نقترح تفسير هذه الإحصائية بحذر شديد. لمزيد من المعلومات حول الزائفة مربعات، انظر ما هي الزائفة R - سكاردز. F. غري - هذا هو متغير الاستجابة المتوقعة من قبل النموذج. نحن نستخدم نموذج المدار لأن هذا المتغير الاستجابة هو رقابة: يتم تحجيم درجات غري من 200 إلى 800 ولا يمكن أن تقع خارج هذا النطاق. ز. Coef. - هذه هي معاملات الانحدار. وتفسر معاملات الانحدار توبيت بطريقة مماثلة لمعاملات الانحدار عملية شريان الحياة للسودان، ولكن التأثير الخطي على المتغير الكامن غير خاضعة للرقابة، وليس النتيجة الملحوظة. ويتوقع تغير درجات غري المتوقعة من قبل شركة كويف. لكل وحدة زيادة في التنبؤ المقابلة. غبا - إذا كان الموضوع لزيادة جبا من نقطة واحدة، فإن النتيجة المتوقعة غري له أن تزيد 111.3085 نقطة مع الاحتفاظ بجميع المتغيرات الأخرى في نموذج ثابت. وبالتالي، كلما ارتفعت نسبة الطلاب في التراكيب. وارتفاع درجة غري المتوقعة. تونوتش - إذا كان موضوع حضر مؤسسة توبنوتش لتعليمها الجامعية، فإن النتيجة غري المتوقعة لها أن يكون 46.65774 نقطة أعلى من موضوع مع نفس المعدل الصف الذي حضر مؤسسة غير توبنوتش. وهكذا، والموضوعات من المؤسسات الجامعية توبنوتش لديها درجات غري أعلى من المتوقع من الموضوعات من المؤسسات الجامعية غير توبنوتش إذا ظلت معدلات الصف ثابتة. سلبيات - إذا تم تقييم جميع متغيرات التنبؤ في النموذج عند الصفر، فإن النتيجة غري المتوقعة ستكون كونس 205.8515. للمواضيع من المؤسسات الجامعية غير توبنوتش (توبنوتش تقييمها في الصفر) مع صفر غبا. فإن النتيجة غري المتوقعة سيكون 205.8515. قد يبدو هذا منخفض جدا، بالنظر إلى درجة غري غري 587.7، ولكن لاحظ أن تقييم غبا في الصفر هو خارج مجموعة من القيم المعقولة ل غبا. ح. الأمراض المنقولة جنسيا. يخطئ. - هذه هي الأخطاء القياسية لمعاملات الانحدار الفردية. وهي تستخدم في كل من حساب إحصائية اختبار t، فوق ط، وفترة الثقة من معامل الانحدار، ك العلوي. أنا. t - إحصائية الاختبار t هي نسبة كويف. إلى ستد. يخطئ. من التنبؤ. يتم استخدام قيمة t لاختبار فرضية بديلة من جانبين أن سيف. لا يساوي الصفر. ي. ببت - هذا هو احتمال الاحتمال t اختبار إحصائية (أو إحصائية اختبار أكثر تطرفا) ستلاحظ تحت فرضية نول أن معامل الانحدار تنبؤات معينة صفر، بالنظر إلى أن بقية المتنبئات في النموذج. بالنسبة لمستوى ألفا معين، يحدد بت ما إذا كان يمكن رفض الفرضية الصفرية أم لا. إذا كانت بت أقل من ألفا، يمكن رفض فرضية نول ويعتبر تقدير المعلمة ذا دلالة إحصائية عند مستوى ألفا. غبا - إحصائية اختبار t ل غبا التنبؤ هو (111.308515.19665) 7.32 مع قيمة p المرتبطة lt0.001. إذا وضعنا مستوى ألفا لدينا إلى 0.05، فإننا نرفض فرضية نول ونخلص إلى أن معامل الانحدار ل غبا وجدت أن تكون مختلفة إحصائيا من الصفر معين توبنوتش في النموذج. تونوتش - T اختبار إحصائية ل تينوتش التنبؤ هو (46.6577415.75356) 2.96 مع قيمة p المرتبطة 0.003. إذا وضعنا مستوى ألفا لدينا إلى 0.05، فإننا نرفض فرضية نول ونخلص إلى أن معامل الانحدار ل توبنوتش تم العثور على أن تكون مختلفة إحصائيا من الصفر نظرا غبا في النموذج. سلبيات - إحصائية اختبار t للاعتراض، سلبيات، هو (205.851551.24073) 4.02 مع قيمة p المرتبطة من لوت 0.001. إذا وضعنا مستوى ألفا لدينا في 0.05، فإننا نرفض فرضية نول واستنتاج أن سلبيات تم العثور على أن تكون مختلفة إحصائيا من الصفر معين غبا و توبنوتش في النموذج وتقييمها في الصفر. ك. 95 كونف. الفاصل الزمني - هذا هو الفاصل الزمني للثقة (سي) للمعامل الفردي نظرا لأن المتنبئات الأخرى موجودة في النموذج. بالنسبة لمؤشر معين بمستوى 95 من الثقة، يقول ويد أننا واثقون من 95 أن معامل كوترويكوت يقع بين الحد الأدنى والعلوي من الفاصل الزمني. و سي يعادل إحصائية اختبار t: إذا كان سي يتضمن صفر، فشل فشلت في رفض فرضية نول أن معامل الانحدار معين هو صفر نظرا للتنبؤات الأخرى في النموذج مع مستوى ألفا من الصفر. ميزة من سي هو أنه من التوضيح أنه يوفر مجموعة حيث معلمة كوترويكوت قد تكذب. ل. سيغما - هذا هو الخطأ القياسي المقدر للانحدار. هذه القيمة، 111.4882، قابلة للمقارنة مع الخطأ الجذر التربيعي المتوسط ​​الذي يمكن الحصول عليه في انحدار عملية شريان الحياة للسودان. م. طب التوليد. ملخص - هذا يشير إلى عدد من الملاحظات في مجموعة البيانات التي تخضع للرقابة. هنا، نرى أن أيا من السجلات لا تزال تخضع للرقابة (كلها أكبر من 200) و 25 من السجلات تخضع للرقابة الصحيحة (أكبر من أو تساوي 800). محتوى هذا الموقع لا ينبغي أن يفسر على أنه تأييد لأي موقع ويب معين، كتاب، أو منتج البرمجيات من قبل جامعة كاليفورنيا.