Métodos y fórmulas para estadísticos de resumen del modelo en Analizar respuesta binaria para diseño de superficie de respuesta

R2 de desviación

El R2 de desviación indica qué tanto de la variación en la respuesta es explicado por el modelo. Mientras mayor sea el R2, mejor se ajustará el modelo a los datos. La fórmula es:

Notación

TérminoDescription
DEDesviación de error
DTDesviación total

R2 de desviación ajustado

El R2 de desviación ajustado explica el número de predictores incluidos en el modelo y es útil para comparar modelos con diferentes cantidades de predictores. La fórmula es:

Notación

TérminoDescription
R2el R2 de desviación
plos grados de libertad para la regresión
Φ1, para los modelos binomiales
DTla desviación total

Aunque los cálculos del R2 de desviación ajustado pueden producir valores negativos, Minitab muestra cero para esos casos.

Criterio de información de Akaike (AIC)

Utilice este estadístico para comparar diferentes modelos. Mientras más pequeño sea el AIC, mejor se ajustará el modelo a los datos.

Las funciones de log-verosimilitud se parametrizan en términos de las medias. La siguiente es la forma general de las funciones:

La siguiente es la forma general de las contribuciones individuales:

La siguiente ecuación proporciona la forma de las contribuciones individuales para un modelo binomial:

Notación

TérminoDescription
plos grados de libertad para la regresión
Lcla log-verosimilitud del modelo actual
yiel número de eventos para la iésima fila
miel número de ensayos para la iésima fila
la respuesta media estimada de la iésima fila

AICc (Criterio de información de Akaike corregido)

AICc no se calcula cuando .

Notación

TérminoDescription
pel número de coeficientes en el modelo, incluida la constante
nel número de filas en los datos con datos presentes

BIC (Criterio de información bayesiano)

Notación

TérminoDescription
pel número de coeficientes en el modelo, sin contar la constante
nel número de filas en los datos sin datos faltantes
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