로지스틱 플랫폼의 "적합 상세 정보" 보고서에는 각 적합 측도의 대수적 정의를 포함하여 다음 통계량의 값이 포함됩니다.
엔트로피 R²
적합된 모형과 상수 확률 모형의 로그 가능도를 비교합니다. 이 값은 R²(U)와 동일합니다. 자세한 내용은 로지스틱 플랫폼에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
일반화 R²
일반 회귀 모형에 적용할 수 있는 측도입니다. 이 값은 가능도 함수 L을 기반으로 하며 최대값이 1이 되도록 척도화됩니다. 일반화 R² 측도는 표준 최소 제곱 설정 시 연속형 정규 반응에 대한 기존 R²로 단순화됩니다. 일반화 R²을 Nagelkerke 또는 Craig와 Uhler R2이라고도 하는데, 이는 Cox-Snell 유사 R2을 정규화한 것입니다. 자세한 내용은 Nagelkerke 연구 자료(1991)에서 확인하십시오.
평균 -Log p
-log(p)의 평균입니다. 여기서 p는 발생한 사건과 연관된 적합 확률입니다.
RASE
제곱근 평균 제곱 오차입니다. 여기서 차이는 반응과 p(실제로 발생한 사건의 적합 확률) 사이의 차이입니다.
평균 절대 편차
반응과 p(실제로 발생한 사건의 적합 확률) 사이의 차이에 대한 절대값을 평균한 것입니다.
오분류 비율
적합 확률이 가장 높은 반응 범주가 관측된 범주가 아닌 비율입니다.
N
관측값 수입니다.
엔트로피 R² 및 일반화 R²의 경우 값이 1에 가까울수록 더 나은 적합을 나타냅니다. 평균 -Log p, RASE, 평균 절대 편차 및 오분류 비율의 경우 값이 작을수록 더 나은 적합을 나타냅니다.