확장된 표: 분산 분석, 계수, 모형 요약, 적합치 및 진단 표의 확장 버전을 표시합니다.
방법
기본이 아닌 설정을 요약하는 표를 표시합니다.
반응 정보
반응 변수의 사건 횟수와 비사건 횟수를 표시합니다.
반복 정보
모수의 각 반복에서 이탈도를 표시합니다.
분산 분석
분산 분석표를 표시합니다.
모형 요약
편차 R2, AIC(Akaike Information Criterion), 교정된 AICc(Akaike Information Criterion), BIC(Bayesian Information Criterion) 등 모형 적합치를 평가하는 통계량을 표시합니다.
계수
계수, 계수의 표준 오차 및 VIF를 표시합니다. 확장 표는 Wald 정규 근사를 사용하는 신뢰 구간 및 검정 결과를 추가합니다. 모형에 범주형 예측 변수가 포함되어 있는 경우 표에 포함되는 범주형 예측 변수에 대한 계수의 수를 제어할 수 있도록 드롭다운 리스트가 활성화됩니다.
기본 계수: 블럭의 모든 선형 독립 계수를 표시합니다.
계수의 전체 집합: 최종, 선형 종속, 수준을 포함하여 모든 블럭에 대한 계수를 표시합니다.
승산비
각 계량형 예측 변수 및 범주형 예측 변수의 각 수준에 대한 승산비를 표시합니다. 교호작용 항에 있는 예측 변수에 대한 승산비는 결과에 표시되지 않습니다.
이항 로지스틱 회귀 분석 방정식
회귀 방정식을 표시합니다. 모형에 범주형 예측 변수가 포함되어 있는 경우 표시되는 방정식의 수를 제어할 수 있도록 드롭다운 리스트가 활성화됩니다.
적합도 검정
Pearson, 이탈도, Hosmer-Lemeshow 적합도 검정을 표시합니다.
Hosmer-Lemeshow 검정의 빈도
Hosmer-Lemeshow 검정의 적합도를 결정하는 관측 및 기대 빈도를 표시합니다.
연관성 측도
Somers의 D, Goodman-Kruskal 감마, Kendall의 타우-a 등 일치, 불일치, 같은 값을 갖는 쌍 및 요약 측도를 표시합니다.
별칭 구조:
별칭 표를 표시합니다.
기본 항 표시: 모든 2차 항 간의 별칭을 표시합니다.
항의 최대 차수 표시: 주효과 간에 서로 별칭 관계가 없다는 것만 확인하려면 1을 선택합니다. 일반적으로 완전 선별 설계의 경우 주효과 간에 별칭 관계가 없지만 존재할 수 있습니다. 예를 들어, 일부 설계 설정이 원래 설계의 설정에서 변경되면 주효과 간에 별칭 관계가 있을 수 있습니다.
