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Computing aspects of power for multiple regression

机译：计算多元回归的功效

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Rules of thumb for power in multiple regression research abound. Most such rules dictate the necessary sample size, but they are based only upon the number of predictor variables, usually ignoring other critical factors necessary to compute power accurately. Other guides to power in multiple regression typically use approximate rather than precise equations for the underlying distribution; entail complex preparatory computations; require interpolation with tabular presentation formats; run only under software such as Mathmatica or SAS that may not be immediately available to the user; or are sold to the user as parts of power computation packages. In contrast, the program we offer herein is immediately downloadable at no charge, runs under Windows, is interactive, self-explanatory, flexible to fit the user's own regression problems, and is as accurate as single precision computation ordinarily permits.
机译：多元回归研究中的幂的经验法则比比皆是。大多数此类规则规定了必要的样本数量，但它们仅基于预测变量的数量，通常忽略了准确计算功效所需的其他关键因素。多元回归中的其他幂指数指南通常使用近似而不是精确的方程式表示基本分布。进行复杂的预备计算；需要使用表格演示格式进行插值；仅在可能无法立即为用户使用的软件（例如Mathmatica或SAS）下运行；或作为功率计算软件包的一部分出售给用户。相反，我们在此提供的程序可立即免费下载，在Windows下运行，具有交互性，自我解释，灵活地适应用户自己的回归问题，并且具有单精度计算通常所允许的准确性。

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