The display shows the active predic

The display shows the active predictors at termination. The F-tests choose two predictors with optimal joint significance, BBB and CPF. These are not the predictors with the most significant individual t-statistics, AGE and CPF, in the full model M0. The RMSE of the reduced model, 0.0808, is comparable to the RMSE of M0, 0.0763. The slight increase is the price of parsimony.For comparison, we apply the procedure to the full set of differenced predictors (with AGE undifferenced) in MD1:

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显示屏显示终止时的活动预测器。F 检验选择两个具有最佳联合显着性的预测变量，BBB 和 CPF。在完整模型 M0 中，这些不是具有最显着个体 t 统计量、AGE 和 CPF 的预测变量。简化模型的 RMSE 0.0808 与 M0 的 RMSE 0.0763 相当。略有增加的是简约的价格。<br><br>为了进行比较，我们将该过程应用于 MD1 中的全套差异预测变量（AGE 无差异）：

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显示屏显示终止时的活动预测器。F检验选择两个具有最佳联合显著性的预测因子，即BBB和CPF。在全模型M0中，这些不是具有最显著个体t-统计（年龄和CPF）的预测因子。简化模型的RMSE为0.0808，与M0的RMSE为0.0763相当。这一小幅增长是节俭的代价。<br>为了进行比较，我们将该程序应用于MD1中的全套差异预测因子（年龄无差异）：<br>

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显示屏显示终止时的有效预测值。f检验选择了两个具有最佳联合显著性的预测因子，BBB和CPF。在全模型M0中，这些不是具有最显著的个体t-统计量年龄和CPF的预测因子。简化模型的RMSE值为0.0808，与M0的RMSE值0.0763相当。轻微的增加是吝啬的代价。为了进行比较，我们将该程序应用于MD1中的全套差异预测值(年龄无差异):

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