The underlying assumptions of multi

The underlying assumptions of multiple linear regression and ANOVA are the
same (Table 3. 3). With both multiple linear regression and ANOVA the outcome
can take any positive or negative numeric value, Both techniques assume the
outcome has a normal distribution and equal variance around the mean for any
value(s) of the independent variable(s).
6

To fulfill this condition your outcome

Hasil (Bahasa Indonesia) 1:

Asumsi yang mendasari multiple regresi linear dan ANOVA sama (Tabel 3. 3). Dengan multiple regresi linear dan ANOVA hasildapat mengambil nilai numerik apapun positif atau negatif, menganggap kedua teknikhasil memiliki distribusi normal dan sama varians di sekitar berarti untuk setiapValue(s) dari independent variable(s).6 Untuk memenuhi kondisi ini hasil Anda

Hasil (Bahasa Indonesia) 2:

Asumsi yang mendasari regresi linier berganda dan ANOVA adalah
sama (Tabel 3. 3). Dengan kedua regresi linear dan ANOVA hasilnya
dapat mengambil nilai numerik positif atau negatif, Kedua teknik menganggap
hasil memiliki distribusi normal dan varians yang sama di sekitar rata-rata untuk setiap
nilai (s) dari variabel independen (s).
6 Untuk memenuhi Kondisi ini hasil Anda