"최소 제곱 적합" 보고서의 "행 진단" 옵션("반응"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 액세스)은 행 또는 관측값과 관련된 문제를 처리합니다.
회귀 그림
범주형 효과의 각 수준에 대한 데이터 산점도와 회귀선을 보여 주는 "회귀 그림" 보고서를 표시합니다.
이 옵션은 모형에 연속형 효과가 정확히 하나만 있고 범주형 효과가 최대 한 개인 경우에만 나타납니다. 이 경우 "회귀 그림" 보고서가 기본적으로 제공됩니다.
실제값 대 예측값 그림
Y의 예측값에 대한 Y의 관측값을 보여 주는 "실제값 대 예측값 그림"을 표시합니다. 자세한 내용은 효과 레버리지 그림에서 확인하십시오.
참고: "모형 적합" 시작 창의 "강조"에서 "효과 레버리지" 또는 "효과 선별"을 선택하고 R² 값이 0.999 미만인 경우 "실제값 대 예측값 그림"이 기본적으로 표시됩니다.
효과 레버리지 그림
모형의 각 효과에 대한 "레버리지 그림" 보고서를 표시합니다. 이 그림에서는 관측값이 해당 효과에 대한 검정에 어떤 영향을 미치는지 보여 주고 다중공선성에 대한 정보를 제공합니다. 자세한 내용은 효과 레버리지 그림에서 확인하십시오.
참고: "모형 적합" 시작 창의 "강조"에서 "효과 레버리지"를 선택하고 R² 값이 0.999 미만인 경우 효과 레버리지 그림이 기본적으로 표시됩니다. 이 그림은 "전체 모형" 보고서의 오른쪽에 나타납니다. "강조"에서 다른 옵션을 선택하면 "효과 상세 정보" 보고서에 효과 레버리지 그림이 나타납니다. 모든 경우에 효과 레버리지 그림을 표시하려면 회귀 보고서 > 효과 상세 정보 옵션을 선택해야 합니다.
잔차 대 예측값 그림
"잔차 대 예측값 그림" 보고서를 표시합니다. 이 그림에서는 Y의 예측값에 대해 그림에 표시된 잔차를 보여 줍니다. 일반적으로 0 주위에 무작위로 흩어진 잔차 값을 원합니다.
참고: "모형 적합" 시작 창의 "강조"에서 "효과 레버리지" 또는 "효과 선별"을 선택하고 R² 값이 0.999 미만인 경우 "잔차 대 예측값 그림"이 기본적으로 표시됩니다.
잔차 대 행 번호그림
"잔차 대 행 번호 그림" 보고서를 표시합니다. 행 번호에 대한 잔차 값이 그림에 표시됩니다. 이 그림은 관측값의 행 순서로 인한 패턴을 탐지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스튜던트화 잔차 그림
"스튜던트화 잔차" 그림을 표시합니다. 그림의 각 점은 현재 관측값이 삭제된 상태에서 구한 표준편차 추정값을 사용하여 계산됩니다. 이러한 잔차를 RStudent 또는 외부 스튜던트화 잔차라고도 합니다.
이 그림은 다음과 같은 두 가지 한계 집합을 포함합니다.
– 그림에 빨간색으로 나타나는 외부 한계는 95% Bonferroni 한계입니다. 이러한 한계는 ± tQuantile(0.025/n, n–p–1)에 배치됩니다. 여기서 n은 관측값 수이고 p는 예측 변수의 수입니다.
– 그림에 녹색으로 나타나는 내부 한계는 95% 개별 t 분포 한계입니다. 이러한 한계는 ± tQuantile(0.025, n–p–1)에 배치됩니다. 여기서 n은 관측값 수이고 p는 예측 변수의 수입니다.
빨간색 한계를 벗어나는 점은 가능성 있는 이상치로 처리해야 합니다. 녹색 한계를 벗어나지만 빨간색 한계 내에 있는 점은 가능하지만 확신도가 적은 이상치로 처리해야 합니다. "모형 규격" 창의 "유의 수준 설정" 옵션을 선택하여 이 한계에 대한 95% 신뢰 수준을 변경할 수 있습니다.
주의: 열 저장 > 스튜던트화 잔차를 사용하여 저장된 잔차는 외부 스튜던트화 잔차가 아닙니다.
참고: 모형에 임의 효과가 포함되고 시작 창에서 "방법"에 "REML"을 지정한 경우, "스튜던트화 잔차" 그림에 한계가 포함되지 않으며 그림에 표시된 점은 외부 스튜던트화되지 않습니다.
잔차 대 정규 분위수 그림
(시작 창에서 "방법"에 "REML"을 지정한 경우에는 사용 불가능) "잔차 정규 분위수 그림"을 표시합니다. 정규 분포의 분위수에 대한 잔차 값이 그림에 표시됩니다. 이 그림은 잔차의 정규성 가정을 평가하는 데 도움이 될 수 있습니다.
Press
Press 통계량 및 RMSE(제곱근 평균 제곱 오차)를 제공하는 "Press" 보고서를 표시합니다. Press 통계량은 여러 모형을 비교할 때 유용합니다. Press 통계량이 낮은 모형이 선호됩니다. 자세한 내용은 Press에서 확인하십시오.
Durbin-Watson 검정
(빈도 열을 지정한 경우에는 사용 불가능) 잔차에 1차 자기상관이 있는지 여부를 검정하기 위한 통계량을 제공하는 "Durbin-Watson" 보고서를 표시합니다. 또한 잔차와 확률<DW(통계량과 관련된 정확 확률)의 자기상관도 보고서에 표시됩니다. 이 옵션은 시계열 데이터에만 사용할 수 있으며 관측값이 시간순으로 정렬되어 있다고 가정합니다.