TreeNet® 分類による適合モデルおよび主要な予測変数を検出の応答情報の方法と計算式

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応答情報テーブルの値は応答変数用であり、検証方法に依存しません。非重み付け分析では、応答情報テーブルには、イベント数と非イベント数が含まれます。表には、各クラスの割合も示されています:

加重分析の場合、この表には、応答情報テーブルの 2 種類の重み (クラスの重みとケースの重み) に関する情報が表示されます。

クラスの重み

Minitabのクラスの重みを使用した分析では、クラス間でサンプルサイズが等しくなるようにクラスの重み付けを行うオプションが提供されます。このタイプの解析では、最も頻度の高いクラスの重みは1です。次の計算によって、2値応答の残りのクラスの重みが決まります。
次の計算では、多項応答のクラスの重みを汎用化します。

ケースの重み

ケースの重みを使用した分析の場合、重みはデータのケースと同じ行数の列に含まれます。クラスの重み付きカウントには、次の式があります:

表記

用語説明
Nサンプルサイズ
データ内のi番目のケースの重み
対象クラスの場合は 1、そうでない場合は0であるインジケータ変数
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