YOU SAID:

A plot of the residuals Y − Xβˆ against the fitted values Xβˆ confirms that the assumptions E(eij) = 0 and Var(eij) = σ 2 for all (i, j) are valid for these data.

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残差Yのプロット - 当てはめ値に対するXβはXβは仮定のE（EIJ）= 0とはヴァール（EIJ）=すべての（i、j）のためのσ2は、これらのデータに対して有効であることを確認します。

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Plot of the residuals Y - σ2 for Xβ against the fitted values ​​is Xβ assumption of E (EIJ) = 0 and the Var (EIJ) = all (i, j) is valid for these data Make sure that the.

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残差Yのプロット - 当てはめ値に対するXβためσ2は、これらのデータは、そのことを確認してくださいするためのE（EIJ）= 0とヴァール（EIJ）=すべての（i、j）のXβ仮定有効です。

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Plot of the residuals Y - σ2 for Xβ against the fitted values ​​is, Xβ of these data, in order to please make sure that the E (EIJ) = 0 and Var (EIJ) = all of (i, j) assumption is valid.

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残差Yのプロット - 当てはめ値に対するXβためσ2は確認して喜ばせるために、これらのデータのうち、XβであるE（EIJ）= 0とヴァール（EIJ）=（i、j）の仮定のすべて有効です。

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Plot of residuals Y - for σ2 is to please make sure for Xβ against the fitted values, of these data, it is Xβ E (EIJ) = 0 and Var (EIJ) = the assumption of (i, j) all are valid.

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残差Yのプロット - σ2のためには、これらのデータを、近似値に対するXβのために確認してくださいすることです、それはすべてが有効であるXβE（EIJ）= 0とヴァール（EIJ）は（i、j）の仮定を=です。

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Residual plot of Y - for σ2 is, these data, is to please check for Xβ for the approximate value, it all is valid XβE (EIJ) = 0 and Var (EIJ) is It is (i, j) of assuming a =.

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Yの残差プロットは - σ2があるために、これらのデータは、=仮定の（I、J）はそれがあるそれはすべての有効なXβE（EIJ）= 0とヴァール（EIJ）にある、喜ば近似値のためXβをチェックすることです。

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Y is a residual plot of - σ2 to there, these data, = there is the assumption of (I, J), it is it it is all valid XβE (EIJ) = 0 and Var (EIJ), please It is to check the Xβ for the approximate value.

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Yはの残差プロットである - σ2にあり、これらのデータ、=（I、J）の仮定があり、それはそれはチェックすることですしてください、それそれはすべての有効なXβE（EIJ）= 0とヴァール（EIJ）です近似値のためXβ。

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Is a Y Hano residual plot - located in σ2, these data, = (I, J) There are assumptions, please it is it is is to check, it it is all valid XβE (EIJ) = 0 Xβ for the Var is (EIJ) approximation.

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Y羽野残差プロットがある - σ2に位置し、これらのデータ、=（I、J）の仮定は、それはそれ、それはすべての有効なXβEですが、それは確認することですされてください、があります（EIJ）= Varのための0Xβです（ EIJ）近似。

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There is a Y Hano residual plot - located in σ2, these data, = (I, J) of the assumption, it is it, it is all valid XβE, it has, please be is to make sure (EIJ) = 0Xβ is (EIJ) approximation for the Var.

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=0Xβがされている仮定のσ2に位置し、これらのデータ、=（I、J）、それはそれで、それはすべての有効なXβEあり、それが持っている、してください（EIJ）を確認することです - そこY羽野残留プロットでありますVarのための（EIJ）近似。

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= 0Xβ located in σ2 of the assumptions that have been, these data, = (I, J), it is in it, it is all valid XβE, it has, to make sure please the (EIJ) and it is - (EIJ) approximation for there will Var there Y Hano residual plot.

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=されている仮定のσ2に位置0Xβ、これらのデータは、=（I、J）、それはそれであり、それはすべての有効なXβEあり、それは（EIJ）してください確認するために、持っており、それがある - （EIJそこVAR Y羽野残差プロットされますのために）近似。

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= That have been located in the σ2 assumptions 0Xβ, these data, = (I, J), it is that, it is all valid XβE, it is in order to confirm, please (EIJ), has , there is it - (for EIJ are there VAR Y Hano residual plot) approximation.

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=σ2仮定0Xβ、これらのデータに配置されていること、=（I、J）は、それがすべての有効なXβEである、ということである、それは、確認するために（EIJ）お願いし、持っていることがあります - （ EIJのためのVAR Y羽野残差プロット）の近似があります。

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= .sigma.2 Assumption 0Xbeta, that are arranged in these data, = (I, J), it is all valid XbetaE, is that, it asks (EIJ) to confirm, you may have - there is an approximation of (VAR Y Hano residual plot for EIJ).

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= .sigma.2仮定これらのデータに配置されている0Xbeta、、=（I、J）は、それがすべての有効なXbetaEあり、それはあなたが持つかもしれ、確認するために（EIJ）頼む、ということである - （VARの近似性がありますY羽野EIJの残差プロット）。

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= .sigma.2 0Xbeta assumption has been placed on these data ,, = (I, J) is, it is there all the valid XbetaE, it is you may have, ask (EIJ) in order to confirm, it is that - (VAR There is a similarity of Y Hano EIJ residual plot of).

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= .sigma.2 0Xbetaの仮定は、これらのデータに置かれている,, =（I、J）は、それがすべての有効なXbetaEあり、それはあなたが持つかもしれないですが、それはそれで、確認するために（EIJ）に尋ねるれます - （VARは、Y羽野EIJ残差プロットの類似性があります）。

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= .sigma.2 0Xbeta assumptions, ,, that have been placed on these data = (I, J) is, it is there all the valid XbetaE, but it is not you may have, it is in it, It will ask to (EIJ) in order to confirm - (VAR is, there is a similarity of Y Hano EIJ residual plot).

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= =（I、J）はこれらのデータに配置された.sigma.2 0Xbetaの仮定は、,,、それはすべての有効なXbetaEありますが、それはあなたが持つかもしれないが、それはそれであり、それはに尋ねてきます確認するために（EIJ） - （VARは、Y羽野EIJ残差プロットの類似性がありますされています）。

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= = (I, J) is the assumption of .sigma.2 0Xbeta placed on these data ,,,, It has all valid XbetaE, but it is not you may have, it is that, it is (EIJ) in order to confirm you will be asked to - (VAR, there is a similarity of Y Hano EIJ residual plot or

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（I、J）は.sigma.2 0Xbetaの仮定は、これらのデータに配置されている= = ,,,,それは、すべての有効なXbetaEを持っていますが、それは、それがために、それは（EIJ）である、ということです、あなたが持つかもしれませんあなたが求められます確認 - （VAR、Y羽野EIJ残差プロットの類似性がありますか

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(I, J) is .sigma.2 0Xbeta assumptions, it is arranged that have been = = ,,,, to these data, but it has all of the valid XbetaE, it is, for it, it is a (EIJ), is that, sure you will be asked does not you may have - (VAR, Y Hano EIJ remaining

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（I、J）は.sigma.2 0Xbetaの前提である、= = ,,,,これらのデータになっていることに配置されているが、それが有効なXbetaEのすべてを持っている、それが（EIJ）で、それのために、あります（VAR、Y羽野EIJが残り - 、あなたが持っているかもしれません要求されます確信して、ということです

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(I, J) is the premise of .sigma.2 0Xbeta, = = ,,,, are arranged in that you are in these data, it has all valid XbetaE, it Make that, you will be requested might have - in but (EIJ), for the sake of it, that there will (VAR, the Y-Hano EIJ rest

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（I、J）は、それは、あなたが持っているかもしれません要求されることを確認し、それはすべての有効なXbetaE持って、あなたはこれらのデータである0Xbetaは、= = ,,,,それに配置されている.sigma.2の前提である - ではなく、 （EIJ）、それのために、そのそこに意志（VAR、Y-羽野EIJレスト

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(I, J), it is, make sure that you will be required might have, it has all of the valid XbetaE, 0Xbeta you It is these data, = = ,,, , is a .sigma.2 premise of which is located in it - rather, (EIJ), for the sake of it, agree to that there

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（I、J）は、それはあなたがそれは、これらのデータであり、それが有効なXbetaEのすべてを持っている、持っている可能性がありますあなたが必要とされることを確認して、0Xbetaで、= = ,,,、となっている.sigma.2前提でありますそれに位置して - ではなく、（EIJ）、それのために、そこにそれに同意します

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(I, J), it is you it is these data, it has all of the valid XbetaE, there is a possibility to have to confirm that you are needed, 0Xbeta in, = = there in .sigma.2 premise that has become a ,,,, located in it - rather, (EIJ)

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（I、J）、それはなってきているという点で、= =そこ.sigma.2前提に、それはこれらのデータであり、それは、あなたが必要とされていることを確認するために持っている可能性が有効XbetaEのすべてがありました0Xbetaあなたですそれに位置,,,, - ではなく、（EIJ）

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(I, J), it is that it has become, a = = there .sigma.2 premise, it is these data, it is, have to make sure that you are needed possibility There was all valid XbetaE 0Xbeta is your position on it ,,,, - rather, (EIJ)

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（i、j）が、それは、となっているということです= =そこ.sigma.2前提に、これらのデータは、それは、あなたが必要とされていることを確認する必要があるすべての有効なXbetaE 0Xbetaが自分の位置をオンになっている可能性がありましたそれ,,,, - ではなく、（EIJ）