Métodos y fórmulas para el resumen del modelo en Analizar respuesta binaria para diseño factorial

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

Término	Description
DE	Error Deviance
DT	Total Deviance

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

Término	Description
R2	el R2 de desviación
p	los grados de libertad para la regresión
Φ	1, para los modelos binomiales
DT	la desviación total

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

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:

Notación

Término	Description
p	los grados de libertad para la regresión
Lc	la log-verosimilitud del modelo actual
yi	el número de eventos para la iésima fila
mi	el número de ensayos para la iésima fila
	la respuesta media estimada de la iésima fila

AICc no se calcula cuando .

Notación

Término	Description
p	el número de coeficientes en el modelo, incluida la constante
n	el número de filas en los datos con datos presentes

Notación

Término	Description
p	el número de coeficientes en el modelo, sin contar la constante
n	el número de filas en los datos sin datos faltantes