応答曲面計画を分析における適合値と残差の方法と計算式

目的の方法または計算式を選択してください。

適合値

用語	説明
	適合値
x_k	k番目の項。各項は1つの予測変数、多項式の項、または交互作用項になり得ます。
b_k	k番目の回帰係数の推定値

1つの予測変数を持つ回帰モデルにおける適合値の標準誤差：

2つ以上の予測変数を持つ回帰モデルにおける適合値の標準誤差：

重み付け回帰の場合、式に重み行列を含めます。

データにテストデータセットまたは K 折りクロス検証がある場合、数式は同じです。の値 s²はトレーニングデータから。設計マトリックスと重量マトリックスもトレーニングデータから取得されます。

用語	説明
s¹	mean square error
n	number of observations
x₀	new value of the predictor
	mean of the predictor
x_ii	i^番目の predictor value
x₀	vector of values that produce the fitted values, one for each column in the design matrix, beginning with a 1 for the constant term
x 2」と定義されます。₀	transpose of the new vector of predictor values
X	design matrix
W	weight matrix

残差とは、観測値とそれに対応する適合値の差です。観測値のこの部分はモデルでは説明ができません。観測値の残差は以下になります。

用語	説明
y_i	i番目に観測された応答値
	i番目の応答適合値

標準化残差は、「内部的スチューデント化残差」とも呼ばれます。

外部でステューデント化された残差とも呼ばれます。計算式は以下になります。

その他の式は以下になります。

i番目の観測値を推定するモデルは、データセットからi番目の観測値を除外します。従ってi番目の観測値は推定値に影響を与えません。削除された各残差には、の自由度。

特定の予測値における推定された平均応答値が分類されると予測される範囲。この区間は、信頼水準と適合値の標準誤差から計算される下限と上限によって定義されます。

ここで、

新しい観測値の予測応答が含まれると予想される範囲。この区間は、信頼水準と予測の標準誤差から計算される下限と上限によって定義されます。平均応答の場合と比較して、単一の応答を予測する際には不確実性が増加するので、予測区間は必ず信頼区間よりも広くなります。

式は以下になります。₀+ t(1 -α /2; n - p) s(pred)