非線形回帰の不適合表

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、未知の母集団のパラメータ値を推定します。合計自由度は、サンプルに含まれる観測値の数によって決定されます。サンプルサイズを大きくすると、母集団に関して提供される情報が増え、合計自由度が高くなります。

誤差の要因ごとの自由度は、その項が使う情報量を示します。不適合検定の自由度は、誤差の自由度から純粋誤差の自由度を引いたものです。

誤差の異なる平方和（SS）は、合計誤差、不適合誤差、純粋誤差による変動を測定します。不適合検定で使用される平方和は、誤差の平方和の合計から純粋誤差の平方和を引いたものです。

誤差の異なる平均平方（MS）は、合計誤差、不適合誤差、純粋誤差による変動量を測定します。平均平方は、自由度によって除算される平方和と等しいです。

平均平方誤差（MSE）は、適合値の周辺の分散のことです。MSE = 最終平方和誤差（Final SSE）/誤差の自由度（DFE）

F値は、不適合検定表の適合度の項に表示されます。F値は、モデルに対し、そのモデルの予測変数が含まれる高次項を欠損している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。Minitabでは、同じx値を持つ複数の観測値である反復がデータに含まれている場合に純粋誤差不適合検定が自動的に実行されます。反復は、「純粋誤差」を表します。これは、ランダム変動だけが複数の応答観測値の差を引き起こすためです。