ในการพิจารณาว่าแบบจำลองใดมีความเหมาะสมกว่ากันระหว่างแบบจำลองที่ 3.3 และแบบจำลองที่ 3.4 จำเป็นต้องดูที่ตัวชี้วัดสำคัญสองอย่าง คือ:

1. RSS (Residual Sum of Squares): RSS คือตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่างค่าจริงกับค่าที่ประมาณได้จากแบบจำลอง ยิ่งค่า RSS น้อยเท่าใด แบบจำลองก็ยิ่งมีความแม่นยำสูงกว่าในการประมาณข้อมูลนั้นๆ

2. ESS (Explained Sum of Squares): ESS คือตัวชี้วัดความแตกต่างระหว่างค่าเฉลี่ยของข้อมูลกับค่าที่ประมาณได้จากแบบจำลอง ยิ่งค่า ESS สูงขึ้นเท่าใด แบบจำลองยิ่งสามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ดียิ่งขึ้น

จากข้อมูลที่ให้มา:

• แบบจำลองที่ 3.3:

  • ESS = 595,124.356
  • RSS = 22,368,894.74
  • จำนวนข้อมูล $n = 1519$

• แบบจำลองที่ 3.4:

  • ESS = 716,764.078
  • RSS = 2,115,255.01
  • จำนวนข้อมูล $n = 1519$

การวิเคราะห์

1. RSS: แบบจำลองที่ 3.4 มีค่า RSS ที่ต่ำกว่า (2,115,255.01) ซึ่งแสดงให้เห็นว่าค่าความคลาดเคลื่อนระหว่างค่าจริงกับค่าที่คำนวณได้จากแบบจำลองต่ำกว่าแบบจำลองที่ 3.3 (RSS = 22,368,894.74) ดังนั้นแบบจำลองที่ 3.4 มีความแม่นยำกว่าในการทำนาย

2. ESS: แบบจำลองที่ 3.4 มีค่า ESS สูงกว่า (716,764.078) เมื่อเทียบกับแบบจำลองที่ 3.3 (595,124.356) ซึ่งแสดงว่าแบบจำลองที่ 3.4 สามารถอธิบายความแปรปรวนของข้อมูลได้ดีกว่าแบบจำลองที่ 3.3

สรุป

แบบจำลองที่ 3.4 มีความเหมาะสมในการใช้งานมากกว่าเนื่องจากมีค่า RSS ที่ต่ำกว่าและ ESS ที่สูงกว่าเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่ 3.3 แสดงถึงการทำนายที่แม่นยำกว่าและอธิบายข้อมูลได้ดีกว่า

หากมีคำถามเพิ่มเติมหรืออยากทราบรายละเอียดเชิงลึก โปรดแจ้งได้นะครับ!

คำถามเพิ่มเติมที่เกี่ยวข้อง:

1. ค่า RSS ส่งผลต่อความแม่นยำของแบบจำลองอย่างไร?
2. ESS มีความสำคัญต่อการเลือกแบบจำลองอย่างไรบ้าง?
3. แบบจำลองที่ 3.4 มีตัวแปรอะไรเพิ่มเติมจากแบบจำลองที่ 3.3 และมีผลอย่างไร?
4. เราสามารถใช้ตัวชี้วัดอื่นในการประเมินแบบจำลองเพิ่มเติมได้หรือไม่?
5. มีวิธีการใดในการลดค่า RSS เพื่อปรับปรุงแบบจำลองได้บ้าง?

เคล็ดลับ:

การใช้ตัวชี้วัดหลายตัวพร้อมกันในการประเมินแบบจำลองช่วยให้เราเห็นภาพที่ชัดเจนยิ่งขึ้นในการตัดสินใจว่าแบบจำลองใดเหมาะสมที่สุด