Per quanto riguarda il valore p dell'analisi di regressione lineare multipla, di seguito viene presentata l'introduzione dal sito Web di Minitab .
Il valore p per ogni termine verifica l'ipotesi nulla che il coefficiente sia uguale a zero (nessun effetto). Un valore p basso (<0,05) indica che è possibile rifiutare l'ipotesi nulla. In altre parole, è probabile che un predittore con un valore p basso sia un'aggiunta significativa al modello poiché le modifiche nel valore del predittore sono correlate alle modifiche nella variabile di risposta.
Ad esempio, ho un modello MLR risultante come . e l'out put è mostrato sotto. Quindi una può essere calcolata usando questa equazione.
Estimate SE tStat pValue
________ ______ _________ _________
(Intercept) 14.48 5.0127 2.8886 0.0097836
x1 0.46753 1.2824 0.36458 0.71967
x2 -0.2668 3.3352 -0.079995 0.93712
x3 1.6193 9.0581 0.17877 0.86011
x4 4.5424 2.8565 1.5902 0.1292
Sulla base dell'introduzione di cui sopra, l'ipotesi nulla è che il coefficiente sia uguale a 0. La mia comprensione è che il coefficiente, ad esempio il coefficiente di , verrà impostato come 0 e un altro y verrà calcolato come . Quindi viene condotto un test t accoppiato per e , ma il valore p di questo test t è 6.9e-12 che non è uguale a 0,1292 (valore p del coefficiente di .
Qualcuno può aiutare sulla comprensione corretta? Grazie molto!