2値ロジスティックモデルを適合のモデル要約を求める方法と計算式

目的の方法または計算式を選択してください。

逸脱度R2

逸脱度R2は、応答がの変動量をモデルでどの程度説明できるかを示しています。R2が大きいほど、モデルはデータによく適合します。計算式は以下になります。

表記

用語説明
DE誤差逸脱度
DT合計逸脱度

調整済み逸脱度R2

調整済み逸脱度R2は、モデル内の予測変数の数で調整されたR二乗です。予測変数の数が異なるモデルの比較に有用です。計算式は以下になります。

表記

用語説明
R2逸脱度R2
p回帰自由度
Φ1(二項モデル、ポアソンモデルの場合)
DT合計逸脱度

調整済み逸脱度R2の計算結果が負の値になることがありますが、こうしたケースではゼロが表示されます。

赤池情報量基準(AIC)

この統計量を使用して、異なるモデルを比較します。AICが小さいほど、データへのモデルの適合度が上がります。

対数尤度関数は、パラメータを平均に換算して表します。関数の一般形は以下になります。

各寄与度の一般形は以下になります。

各寄与度の具体的な形式はモデルによって変わります。

モデル li
二項
ポアソン

表記

用語説明
p回帰自由度
Lc現在のモデルの対数尤度
yii行目の事象数
mii行目の試行数
i行目の推定平均応答
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