Secondly, the sample was considered

Secondly, the sample was considered to be representative of the population for the inference predictions based on the normal distribution curve. Thirdly, the Durbin-Watson test statistic was used to test for variable independence through an inspection of the autocorrelation in the regression residuals (Durbin & Watson, 1950). As a rough rule of thumb, if Durbin-Watson is very small (d ≤ 1) there may be cause for alarm whereas small values (1 < d < 2) indicate that successive error terms are close in value to one another or positively correlated and large values (d > 2) suggest that successive error terms are very different in value from one another (i.e. negatively correlated). From the sample data, most of the residual autocorrelations fell within the 95% confidence bands around zero (0.287 < autocorr < 0.305). Similarly, a Durbin-Watson autocorrelation test statistic of 1.725 was established, indicating positive autocorrelation or a perfect estimation of the level of statistical significance in the model.

Results (Thai) 1:

ประการที่สอง ตัวอย่างถือว่าเป็น ตัวแทนของประชากรการคาดคะเนข้อที่ยึดตามเส้นโค้งการแจกแจงปกติ ประการ สถิติทดสอบ Durbin-Watson ถูกใช้เพื่อทดสอบตัวแปรอิสระผ่านการตรวจสอบ autocorrelation ในค่าคงเหลือถดถอย (Durbin และ Watson, 1950) เป็นคำหยาบกฎของหัวแม่มือ ถ้า Durbin-Watson มาก ขนาดเล็ก (d ≤ 1) อาจมีทำสำหรับปลุกในขณะที่ค่าขนาดเล็ก (1 < d < 2) ระบุว่า เงื่อนไขข้อผิดพลาดต่อเนื่องมีค่าอื่น หรือค่า correlated บวก และขนาดใหญ่ (d > 2) แนะนำว่า เงื่อนไขข้อผิดพลาดต่อเนื่องมีความแตกต่างค่ากัน (correlated เช่นส่ง) จากข้อมูลตัวอย่าง autocorrelations ส่วนที่เหลือส่วนใหญ่ตกอยู่ภายในวงความเชื่อมั่น 95% ประมาณศูนย์ (0.287 < autocorr < 0.305) ในทำนองเดียวกัน สถิติทดสอบ autocorrelation Durbin-Watson ของ 1.725 ก่อ แสดงค่าบวก autocorrelation หรือประเมินที่สมบูรณ์แบบของระดับนัยสำคัญทางสถิติในรูปแบบ

Results (Thai) 2:

ประการที่สองตัวอย่างถือว่าเป็นตัวแทนของประชากรสำหรับการคาดการณ์การอนุมานตามเส้นโค้งการกระจายปกติ ประการที่สามการทดสอบสถิติ Durbin-Watson ถูกใช้ในการทดสอบความเป็นอิสระตัวแปรผ่านการตรวจสอบของอัตเหลือในการถดถอย (เดอร์บินและวัตสัน, 1950) ตามกฎของหัวแม่มือหยาบถ้า-วัตสันเดอร์บินมีขนาดเล็กมาก (ง≤ 1) อาจจะมีสาเหตุการปลุกในขณะที่ค่าขนาดเล็ก (1 <d <2) แสดงให้เห็นว่าข้อตกลงข้อผิดพลาดต่อเนื่องมีความใกล้ชิดในมูลค่าให้กับคนอื่นหรือความสัมพันธ์เชิงบวก และค่านิยมที่มีขนาดใหญ่ (ง> 2) ชี้ให้เห็นว่าเงื่อนไขข้อผิดพลาดต่อเนื่องมีความแตกต่างในค่าจากคนอื่น (เช่นความสัมพันธ์เชิงลบ) จากข้อมูลตัวอย่างส่วนใหญ่ autocorrelations ที่เหลือตกอยู่ในวงดนตรีที่ความเชื่อมั่น 95% รอบศูนย์ (0.287 <autocorr <0.305) ในทำนองเดียวกันอัตเดอร์บิน-วัตสันสถิติทดสอบของ 1.725 ก่อตั้งขึ้นแสดงให้เห็นอัตบวกหรือการประมาณค่าที่สมบูรณ์แบบของระดับนัยสำคัญทางสถิติในรูปแบบ

Results (Thai) 3:

ประการที่สอง ตัวอย่างก็ถือเป็นตัวแทนของประชากรสำหรับการอนุมานคาดคะเนตามเส้นโค้งการแจกแจงปกติ ประการที่สาม เดอร์บินวัตสันสถิติทดสอบที่ใช้ทดสอบตัวแปรอิสระผ่านการตรวจสอบของข้อมูลในการถดถอยเหลือ ( &เดอร์บินวัตสัน 1950 ) ในฐานะที่เป็นกฎของหัวแม่มือที่ขรุขระ ,ประการที่สอง ตัวอย่างก็ถือเป็นตัวแทนของประชากรสำหรับการอนุมานคาดคะเนตามเส้นโค้งการแจกแจงปกติ ประการที่สาม เดอร์บินวัตสันสถิติทดสอบที่ใช้ทดสอบตัวแปรอิสระผ่านการตรวจสอบของข้อมูลในการถดถอยเหลือ ( &เดอร์บินวัตสัน 1950 ) ในฐานะที่เป็นกฎของหัวแม่มือที่ขรุขระ ,ประการที่สอง ตัวอย่างก็ถือเป็นตัวแทนของประชากรสำหรับการอนุมานคาดคะเนตามเส้นโค้งการแจกแจงปกติ ประการที่สาม เดอร์บินวัตสันสถิติทดสอบที่ใช้ทดสอบตัวแปรอิสระผ่านการตรวจสอบของข้อมูลในการถดถอยเหลือ ( &เดอร์บินวัตสัน 1950 ) ในฐานะที่เป็นกฎของหัวแม่มือที่ขรุขระ ,