"최소 제곱 적합" 보고서의 "분산 분석" 옵션은 적합 모형을 모든 예측값이 반응 평균과 동일한 모형과 비교하기 위한 계산을 제공합니다.
참고: "모형 적합" 시작 창에 빈도 또는 가중치 변수를 입력하면 빈도 및 가중치에 나오는 설명과 일치하도록 "분산 분석" 보고서의 항목이 조정됩니다.
"분산 분석" 보고서에는 다음과 같은 열이 포함됩니다.
소스
세 가지 변동 소스이며 모형, 오차 및 수정 합계 중 하나입니다.
DF
각 변동 소스에 대한 관련 DF(자유도)입니다. 수정 합계 DF는 항상 관측값 수에서 1을 뺀 값이며 다음과 같이 모형 자유도와 오차 자유도로 분할됩니다.
– 모형 DF는 모형 적합에 사용되는 모수(절편 제외)의 수입니다.
– 오차 DF는 수정 합계 DF와 모형 DF의 차이입니다.
제곱합
각 변동 소스에 대한 관련 SS(제곱합)입니다.
– 총(수정 합계) SS는 반응 값과 표본 평균 간의 차이에 대한 제곱합입니다. 이 값은 반응 값의 총 변동을 나타냅니다.
– 오차 SS는 적합된 값과 실제값 간의 차이에 대한 제곱합입니다. 이 값은 적합 모형에 의해 설명되지 않은 변동을 나타냅니다.
– 모형 SS는 수정 합계 SS와 오차 SS 간의 차이입니다. 이 값은 모형에 의해 설명된 변동을 나타냅니다.
평균 제곱
모형 및 오차 변동 소스에 대한 평균 제곱 통계량입니다. 각 평균 제곱은 제곱합을 해당 자유도로 나눈 것입니다.
참고: 오차에 대한 평균 제곱의 제곱근은 "적합 요약" 보고서의 RMSE와 동일합니다.
사용된 MSE
("오차 규격"이 "순수 오차" 또는 "지정됨"인 경우에만 표시됨) 기본 오차 규격이 선택되지 않은 경우 사용되는 평균 제곱 오차입니다. 이 값은 평균 제곱 열의 평균 제곱 오차 대신 F 비를 계산하는 데 사용됩니다.
사용된 DFE
("오차 규격"이 "순수 오차" 또는 "지정됨"인 경우에만 표시됨) 기본 오차 규격이 선택되지 않은 경우 사용되는 오차 자유도입니다. 이 값은 DF 열의 오차 DF 대신 Prob > F 값을 계산하는 데 사용됩니다.
F 비
모형 평균 제곱을 오차 평균 제곱으로 나눈 것입니다. F 비는 모형이 모든 예측값과 반응 평균이 동일한 모형과 유의하게 다른지 여부를 검정하기 위한 검정 통계량입니다.
Prob > F
검정의 p 값입니다. Prob > F 값은 절편을 제외한 모든 모수가 0일 때 관측된 것과 동일한 F 비를 얻을 확률을 측정합니다. Prob > F 값이 작으면 관측된 F 비의 발생 확률이 낮음을 나타냅니다. 이러한 값은 모형에 하나 이상의 유의 효과가 있다는 증거로 간주됩니다.