逸脱度R2
逸脱R2は、応答の変動がモデルによって説明される量を示します。通常、R2が大きいほど、データへのモデルの適合度は高くなります。計算式は以下になります。
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| D E | Error Deviance |
| DT値 | Total Deviance |
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。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 |
| Φ | 1（二項モデルの場合） |
| 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)
異なるモデルを比較する際はこの統計量を使用します。AICが小さいほどデータへのモデルの適合度は上がります。
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。
以下の式では、二項モデルの特定の各寄与度を求めます。
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| p | 回帰自由度 |
| Lc | 現在のモデルの対数尤度 |
| yi | i行目の事象数 |
| mi | i行目の試行数 |
 | i行目の推定平均応答 |
AICc（補正赤池情報量基準）
AICcは次の場合には計算されません。
.
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| p | モデルの係数の個数（定係数を含む） |
| n | 欠損データを含まないデータ行の数 |
BIC（ベイズ情報量基準）
表記
| 用語 | 説明 |
|---|---|
| p | 定数を含まないモデル内の係数の数 |
| n | 欠損データを含まないデータ行の数 |
