ピアソン残差および逸脱残差による適合度の測度を使用すると、選択した分布がどの程度データにあてまるかを評価できます。
分析後は、適合度検定のp値を調べます。
分析を行っている分野で特定のモデルが特別な意味合いを持つのでなければ、他のモデルでプロビット分析を再実行し、適合度のp値が最大になるモデルを選択します。
方法 | カイ二乗 | 自由度 | p値 |
---|---|---|---|
ピアソン | 1.19972 | 6 | 0.977 |
逸脱 (deviance) | 1.22858 | 6 | 0.975 |
風防ガラスデータのp値は高いので(0.977および0.975)、選択した分布がデータに十分あてはまることがわかります。