최량 부분 집합 회귀 분석에 대한 주요 결과 해석

R² 값이 클수록 모형이 데이터를 더 잘 적합시킵니다. R²은 항상 0%에서 100% 사이입니다.

모형에 예측 변수를 추가하면 R²은 항상 증가합니다. 예를 들어, 최량 예측 변수가 5개인 모형은 최량 예측 변수가 4개인 모형보다 항상 R² 값이 큽니다. 따라서 R²은 같은 크기의 모형을 비교할 때 가장 유용합니다.

예측 변수 수가 다른 여러 모형을 비교하려면 수정 R²을 사용합니다. 모형에 예측 변수를 추가하면 모형이 실제로 개선되지 않더라도 R²은 항상 증가합니다. 수정 R² 값은 모형의 예측 변수 수에 통합되어 올바른 모형을 선택하는 데 도움이 됩니다.

모형의 새 관측치에 대한 반응을 얼마나 잘 예측하는지 확인하려면 예측 R²을 사용합니다.모형의 예측 R² 값이 클수록 예측 능력이 더 좋습니다.

예측 R²이 R²보다 상당히 작으면 모형이 과다 적합하다는 것을 나타낼 수도 있습니다. 모집단에서 중요하지 않은 효과에 대한 항을 추가할 경우 과다 적합 모형이 발생할 수 있습니다. 모형이 표본 데이터에 따라 조정되므로, 모집단에 대해 예측 시 유용하지 않을 수도 있습니다.

예측 R²은 또한 모형 계산에 포함되지 않은 관측치를 사용하여 계산되므로, 모형을 비교할 때 수정 R²보다 유용할 수 있습니다.

S는 모형이 반응을 얼마나 잘 설명하는지 평가하기 위해 사용합니다. 상수가 없는 모형의 적합치를 비교하려면 R² 통계량 대신 S를 사용합니다.

S는 반응 변수 단위로 측정되며, 데이터 값이 적합치로부터 얼마나 떨어져 있는지 나타냅니다. S의 값이 낮을수록 모형이 반응을 더 잘 설명합니다. 그러나 낮은 S 값 자체는 모형이 모형 가정을 충족한다는 것을 나타내지 않습니다. 가정을 확인하려면 잔차 그림을 확인해야 합니다.