이 항목의 내용
S
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| MSE | 평균 제곱 오차 |
R-제곱
R2은 결정 계수라고도 합니다.
공식
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| yi | i번째 관측된 반응 값 |
 | 평균 반응 |
 | i번째 적합 반응 |
R-제곱(수정)
계산 결과 수정된 R2 값이 음수가 될 수 있지만, Minitab에서는 이 경우 0을 표시합니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
 | i번째 관측된 반응 값 |
 | i번째 적합 반응 |
 | 평균 반응 |
| n | 관측치 수 |
| p | 모형의 항 수 |
R-제곱(예측)
계산 결과 R2(예측) 값이 음수가 될 수 있지만, Minitab에서는 이 경우 0을 표시합니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| yi | i번째 관측된 반응 값 |
 | 평균 반응 |
| n | 관측치 수 |
| ei | i번째 잔차 |
| hi | X(X'X)–1X'의 i번째 대각 원소 |
| X | 설계 행렬 |
PRESS
모형의 예측 능력을 평가합니다.
공식
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| n | 관측치 수 |
| ei | i번째 잔차 |
| hi | X(X'X)–1X'의 i번째 대각 원소 |
로그 우도
로그 우도의 계산은 분석의 추정 방법에 따라 달라집니다.
최소 제곱 추정 방법
Minitab에서는 로그 우도에 대해 다음 방정식을 사용합니다.
분석에 대한 가중치는 지정된 가중치이거나 다음 방정식으로 계산됩니다.
최대우도 추정
이 우도 계산에서는 표준 편차가 정규 분포의 표준 편차이며 표준 편차의 자연 로그가 선형 모형을 따른다고 가정합니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| n | 결측 데이터가 있는 데이터의 행 수 |
| R | 모형에 대한 오차의 제곱합 |
 | 트리감마 함수 |
| vi | 번째 표준 편차에 대한 자유도 |
 | 감마 함수 |
| Si | i번째 표본 표준 편차 |
 | i번째 표준 편차와 관련된 설계 행렬의 행 |
 | 모형 계수의 최대 우도 추정치 |
AICc(Akaike Corrected Information Criterion)
인 경우 AICc가 계산되지 않습니다.
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| p | the number of coefficients in the model, including the constant |
| n | 결측 데이터가 없는 데이터의 행 수 |
BIC(Bayesian Information Criterion)
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| p | 상수를 제외한 모형 내 계수의 수 |
| n | 결측 데이터가 없는 데이터의 행 수 |
Mallows의 Cp
표기법
| 용어 | 설명 |
|---|---|
| SSEp | 고려 중인 모형에 대한 오차 제곱합 |
| MSEm | 모든 후보 항이 포함된 모형에 대한 평균 제곱 오차 |
| n | 관측치 수 |
| p | 상수를 포함한 모형의 항 수 |
