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澳洲论文完整的回归结果的解释

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[日期:2016-09-08] 来源:澳洲AA论文代写网  作者:AA论文小编 [字体: ]
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1所示。完整的回归结果的解释
1.1。回归模型
在本节中,我们将采取纠正措施的回归模型。方程是
回归方程的解释如下:
斜率β_1 = 0.00918,也就是说,当流动性增加一个单位,代理销售比例将增加0.00918的利润。
斜率β_2 = -0.000066,存货周转增加一个单位时,利润销售比例将增加-0.000066。
斜率β_3 = 0.0082,也就是说,资产结构增加一个单位时,利润销售比例将增加0.0082。
斜率β_4 = 1.0324,也就是说,当利润占总资产比率增加一个单位,利润销售比例将增加1.0324。
斜率β_5 = -0.0024,也就是说,销售增加一个单位时,利润销售比例将增加-0.0024。
美国不断(拦截)值(β〗_0 = -0.0255)的预测价值利润销售比当每个预测是零。换句话说,当预测是零利润销售比是-0.0255。
在95%的置信区间,关系销售的利润和净利润/总资产比率(p值= 0.000)是重要的。
然而,在95%的置信区间,销售的利润之间的关系比和流动性代理(p = 0.075),存货周转(p = 0.199),资产结构(假定值= 0.743)和销售(假定值= 0.892)并不重要。
在给定的显著性水平α= 0.05,和分子卡方可变自由度F测试统计数据是5,和分母卡方变量的自由度是137。根据F分布表,F_α(5133)= 2.29。的f值,它和销售0.11,分别为1.67和0.02,所有这些f值小于F_α(5133)。所以H_0的零假设:β_2 = 0,β_3 = 0,β_8 = 0不能拒绝。
t测试
t测试可以测试是否有重要的因变量和自变量之间的关系。
假设:H_0:β_4 = 0
H_1:β_4 > 0
在一个给定的显著性水平α= 0.05,根据T分布表,当自由度是133年,关键的价值是T_(α/ 2)识别(133)= 1.657。因为NP / TA的t值是14.6 > T_(α/ 2)识别(133)= 1.657,应该拒绝零假设。换句话说,有显著的NP / TA和NP / S之间的关系。
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