適合度検定 - プロビット分析のP値

ピアソン残差および逸脱残差による適合度の測度を使用すると、選択した分布がどの程度データにあてまるかを評価できます。

分析後は、適合度検定のp値を調べます。

  • 高いp値は、モデルがデータにうまくあてはまることを示しています。
  • 低いp値は、モデルで予測された確率が、測定データの確率と有意に異なることを示しています。つまり、モデルがデータにあてはまらないことを示しています。その場合は、別の分布を選択するとモデルの適合度が向上する可能性があります。

分析を行っている分野で特定のモデルが特別な意味合いを持つのでなければ、他のモデルでプロビット分析を再実行し、適合度のp値が最大になるモデルを選択します。

出力例

適合度検定 方法 カイ二乗 自由度 p値 ピアソン 1.19972 6 0.977 逸脱 (deviance) 1.22858 6 0.975 許容分布

解釈

風防ガラスデータのp値は高いので(0.977および0.975)、選択した分布がデータに十分あてはまることがわかります。

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