偏最小二乗回帰の分散分析表

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、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。

回帰の自由度は、成分がどれだけの情報を使用するかを示します。成分数を増やすと、より多くの情報を使用することになり、残差誤差の自由度が減少します。残差誤差の自由度は、パラメータ推定の分散を推定するために利用できる情報量を示します。

平方和（SS）は、調整された平方和であり、モデル内の異なる成分の変動の測度です。平方和は、異なる要因による変動を説明する成分に分けられます。

平方和回帰

平方和回帰は、平均反応値で適合させた反応値の偏差を二乗したものの和です。モデルにより説明される応答データの変動量を定量化します。

平方和誤差

誤差平方和は残差の平方和です。予測変数で説明できないデータの変動を定量化します。

全体平方和

全体平方和は、回帰平方和に誤差平方和を足したものです。データの変動全体を定量化します。

平均平方（MS）は、調整された平均平方であり、項やモデルによってどれだけの変動を説明できるかを測定するものです。このとき、その他のすべての項は、入力された順序にかかわらずモデル内にあると仮定します。調整平方和と異なり、調整平均平方では、自由度が考慮されます。

調整平均平方誤差（MSEまたはs²とも呼ばれる）は、適合値の周辺の分散のことです。

F値は、モデルが応答と関係があるかどうかを判断するために使用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。