公開日: 04/01/2021

モデル全体の検定

「モデル全体の検定」表には、指定されたモデル全体の適合度を、切片パラメータしかないモデルと比較した検定が表示されます。このレポートには、2つの適合度統計量と、モデル選択規準であるAICcも表示されます。

「モデル全体の検定」表に表示される統計量は、次のとおりです。

モデル

モデルの種類を表示します。

完全(full)モデルと縮小(reduced)モデルの差。説明変数全体に対する検定統計量の計算に使われます。

完全

切片とすべての効果を含んだモデル。

縮小

切片しか含まないモデル。

(-1)*対数尤度

各モデルの負の対数尤度。

尤度比カイ2乗

「すべての説明変数に対するパラメータがゼロである」という帰無仮説に対するカイ2乗近似の尤度比検定統計量。この検定統計量は、「完全」と「縮小」の負の対数尤度における差を2倍した値です。

自由度

指定したモデルと切片だけのモデルとの自由度の差。言い換えると、切片を除いたモデルの自由度です。

p値(Prob>ChiSq)

「真のモデルが切片だけのモデルである」という仮定のもとで、現在の値より大きなカイ2乗値を得る確率。

適合度統計量

「Pearson」と「デビアンス」の2つの適合度統計量を表示します。

カイ2乗

適合度統計量のカイ2乗検定。

自由度

適合度統計量の自由度。

p値(Prob>ChiSq)

適合度統計量のp値。

過分散

(起動ウィンドウで[過分散に基づく検定と信頼区間]を選択した場合のみ表示されます。)過分散パラメータの推定値。一般化線形モデル手法の統計的詳細を参照してください。

AICc

修正済みの赤池の情報量規準。尤度・AICc・BICを参照してください。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).