Métodos e fórmulas para o resumo do modelo em Resposta binária da análise para filtragem de experimentos definitiva

R2 Deviance

O R2 deviance indica quanta variação na resposta é explicada pelo modelo. Quanto maior o R2, melhor o modelo se ajusta aos seus dados. A fórmula é:

Notação

TermoDescrição
DEDeviance do erro
DTDeviance total

R2 da desviância ajustada

O R2 da desviância ajustada é responsável pelo número de preditoras no seu modelo e é útil para comparar modelos com diferentes números de preditoras. A fórmula é:

Notação

TermoDescrição
R2o R2 da desviância
pos graus de liberdade da regressão
Φ1, para modelos binomiais
DTa desviância total

Apesar dos cálculos para R2 da desviância ajustada poderem produzir valores negativos, o Minitab exibe zero para esses casos.

Critério de Informação de Akaike (AIC)

Use esta estatística para comparar diferentes modelos. Quanto menor o AIC é, melhor o modelo se ajusta aos dados.

As funções de log-verossimilhança são parametrizadas nos termos das médias. A forma geral das funções são as seguintes:

A forma geral das contribuições individuais são as seguintes:

A equação a seguir apresenta a forma das contribuições individuais para um modelo binomial:

Notação

TermoDescrição
pos graus de liberdade da regressão
Lca log-verossimilhança do modelo atual
yio número de eventos da iésima linha
mio número de ensaios da iésima linha
a resposta média estimada da iésima linha

AICc (Critério de Informação de Akaike Corrigido)

O AICc não é calculado quando .

Notação

TermoDescrição
po número de coeficientes no modelo, incluindo a constante
no número de linhas nos dados com dados não faltantes

BIC (Critério de Informação Bayesiano)

Notação

TermoDescrição
po número de coeficientes no modelo, sem contar com a constante
no número de linhas nos dados com dados não faltantes
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