适合性测试的自由度是模型中术语自由度的总和。此金额等于模型中的参数数。
每个适合的测试都有一个奇方统计。卡方值是检验统计量,可以确定项或模型是否与响应变量相关。
Minitab 使用卡方统计量计算 P 值,使用 P 值可以做出有关项和模型的统计显著性的决定。P 值是一个概率,用来测量否定原假设的证据。概率越低,否定原假设的证据越充分。足够大的卡方统计量产生的 P 值较小,这表示项或模型在统计意义上显著。
P 值是一个概率,用来测量否定原假设的证据。概率越低,否定原假设的证据越充分。
使用 R2 来确定模型与数据的拟合优度。其原假设是模型与数据充分拟合。通常,显著性水平(用 α 或 alpha 表示)为 .05 即可。显著性水平 0.05 指示在系数为 0 时得出系数不为 0 的结论的风险为 5%。