モデルの次数は、データに傾向を表示するために使用されるモデルのタイプです。モデルの次数は、モデルでデータを記述するときの正確さや応答を予測する精度に影響する重要な因子です。
たとえば、線形モデルであれば、一定の割合でのデータの増加または減少を示すことができます。2次モデル(概してU字型または逆U字型になることが多い)では、データの曲面性を表現できます。3次モデルでは、データの「起伏」パターンを表現できます。
モデルの次数 | 例 |
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線形 Y = bo + b1X (第1順序) |
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2次 Y = bo + b1X + b11X2 (第2順序) |
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3次 Y = bo + b1X + b11X2 + b111 X3 (第3順序) |
各モデルの次数は、モデルを生成するために使用する式の次数(X変数の最高累乗数)に対応し、Yは応答を、Xは予測変数を、boは切片を、b1、b11、b111はそれぞれ係数を表します。