Métodos e fórmulas para o resumo do modelo em Gráfico de linha ajustada binária

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

Termo	Descrição
DE	Error Deviance
DT	Total Deviance

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

Notação

Termo	Descrição
R2	o R2 deviance
p	os graus de liberdade da regressão
Φ	1, para os modelos binomial e Poisson
DT	a deviance total

Apesar dos cálculos para R² deviance ajustado poderem produzir valores negativos, o Minitab exibe zero para esses casos.

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 forma específica das contribuições individuais depende do modelo.

Notação

Termo	Descrição
p	os graus de liberdade da regressão
Lc	a log-verossimilhança do modelo atual
yi	o número de eventos da iésima linha
mi	o número de ensaios da iésima linha
	a resposta média estimada da iésima linha

O AICc não é calculado quando .

Notação

Termo	Descrição
p	o número de coeficientes no modelo, incluindo a constante
n	o número de linhas nos dados com dados não faltantes

Notação

Termo	Descrição
p	o número de coeficientes no modelo, sem contar com a constante
n	o número de linhas nos dados com dados não faltantes