ベストサブセット回帰の分析のオプションを選択する

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各モデルにおける出し入れ可能な予測変数の数
デフォルトでは、最適な1予測変数のモデル、最適な2予測変数のモデルと、すべての予測変数を含むモデルまで表示されます。予測変数の最大数と最小数に、たとえば5と6を入力した場合、5予測変数のモデル、6予測変数のモデル、…、12予測変数のモデルのみが表示されます。
モデルに含まれている予測変数の合計数には、すべてのモデルに含める予測変数に指定した予測変数の数が含まれます。たとえば、すべてのモデルに2つの予測変数を含めると指定し、予測変数の最小数に5を、予測変数の最大数に12を設定した場合、7~14個の予測変数を持つモデルが表示されます。
最小値
モデルに含める自由予測変数の最小個数を入力します。
最大値
モデルに含める自由予測変数の最大個数を入力します。
出力する各サイズのモデル数
1~5の数値を入力します。たとえば、3を選択した場合、R2の最大値を持つ、サイズごとに3つのモデルの適合度統計量が表示されます。
切片を適合する

回帰モデルに切片(定数)を含めるには切片を適合するを選択します。基本的には、モデルには定数を含めてください。

定数項を削除する理由があるとすれば、予測変数の値が0に等しく応答が0であると仮定できるときです。たとえば、脂肪、タンパク質、炭水化物の含有量からカロリーを予測するモデルを検討するときです。脂肪、タンパク質、炭水化物が0の場合、カロリー数も0になります(あるいは0に近似します)。

定数項を組み込まないモデルで比較する場合、統計値R2の代わりにSを使用して、モデルの適合性を評価します。

結果の表示
拡大された表には、次の4つの統計量が追加表示されます。
  • 予測平方和(PRESS)
  • 補正赤池情報量基準(AICc)
  • ベイズ情報量基準(BIC)
  • 条件数
これらの統計量の詳細はベストサブセット回帰のすべての統計量を解釈するを参照してください。
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