2値適合線プロットの分散分析表

合計自由度（DF）は、データに含まれる情報量のことです。分析では、その情報を使用して、係数の値を推定します。合計自由度DFはデータの行数から1を引いた数です。項の自由度は、その項が使う係数の数を示します。モデルの項の数を増やすと、モデルに係数が追加され、残差誤差の自由度が減少します。誤差の自由度は、モデルでは使用されていない残りの自由度です。

調整済みの逸脱度は、モデル内の異なる構成要素の変動の測度です。モデルの予測変数の順序は調整済みの逸脱度の計算に影響を与えません。逸脱度は、異なる要因による逸脱度を説明する構成要素に分けられます。

回帰

回帰モデルの調整済み逸脱度は、現在のモデルと完全モデルの差を定量化します。

項

項の調整済み逸脱度は、項を持つモデルと完全モデルの差を定量化します。

エラー

誤差の調整済み逸脱度は、モデルでは説明できない逸脱度を定量化します。

合計

合計調整済み逸脱度は、モデルの調整済み逸脱度と誤差の調整済み逸脱度の和です。合計調整済み逸脱度はデータの合計逸脱度を定量化します。

調整済み平均逸脱度は、項またはモデルが各自由度の逸脱度をどれだけ説明づけるかを測定します。各項の調整済み平均逸脱度の計算では、モデル内にすべての他の項があると仮定します。

分散分析表の各項にはカイ二乗値があります。カイ二乗値は、項またはモデルに応答との関連があるかどうかを判断する検定統計量です。

p値は帰無仮説を棄却するための証拠を測定する確率です。確率が低いほど、帰無仮説を棄却する強力な証拠となります。

p値は帰無仮説を棄却するための証拠を測定する確率です。確率が低いほど、帰無仮説を棄却する強力な証拠となります。