적합 요약
"최소 제곱 적합" 보고서의 "적합 요약" 옵션은 R² 계산과 AICc 및 BIC 값과 같은 상세 정보를 제공합니다.
R²
랜덤 오차가 아니라 모형에 기인할 수 있는 반응의 변동 비율입니다. R²(다중 결정 계수라고도 함)은 해당 "분산 분석" 테이블의 값을 사용하여 다음과 같이 계산됩니다.
R²이 1에 가까울수록 R²이 0에 가까울 때보다 데이터에 더 잘 적합된다는 것을 나타냅니다. R²이 0에 가까우면 모형이 반응 평균보다 더 나은 반응 예측 변수가 아님을 나타냅니다.
참고: R² 값이 낮으면 설명되지 않은 변동을 설명하는 변수가 모형에 없는 것일 수 있습니다. 하지만 데이터의 내재 변동 범위가 큰 경우에는 유용한 회귀 모형이라도 R² 값이 낮을 수 있습니다. 일반적인 R² 값에 대해 알아보려면 연구 영역의 문헌을 읽어 보십시오.
Adj-R²
모형의 모수 수에 맞게 수정된 R² 통계량입니다. Adj-R²을 사용하면 모수 수가 다른 모형을 쉽게 비교할 수 있습니다. 계산에 자유도가 사용됩니다. Adj-R²은 해당 "분산 분석" 테이블의 값을 사용하여 다음과 같이 계산됩니다.
제곱근 평균 제곱 오차
랜덤 오차의 표준편차입니다. 이 값은 "분산 분석" 보고서에 표시된 오차 평균 제곱의 제곱근입니다.
참고: 제곱근 평균 제곱 오차는 일반적으로 RMSE라고 합니다.
반응 평균
반응 값의 전체 평균입니다.
관측값 수(또는 가중치 합)
모형에 사용된 관측값 수입니다.
– 이 값은 결측값, 제외된 행, 가중치 또는 빈도 역할에 할당된 열이 없는 경우 데이터 테이블의 행 수와 동일합니다.
– 이 값은 가중치 역할에 할당된 열이 있는 경우 가중치 열에 포함된 양수 값의 합입니다.
– 이 값은 빈도 역할에 할당된 열이 있는 경우 빈도 열에 포함된 양수 값의 합입니다.
AICc
("회귀 보고서" 메뉴에서 "AICc" 옵션을 선택했거나, "최소 제곱 적합" 환경 설정에서 "AICc"를 설정한 경우에만 표시됨) AICc(수정 Akaike 정보 기준)입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.
BIC
("회귀 보고서" 메뉴에서 "AICc" 옵션을 선택했거나, "최소 제곱 적합" 환경 설정에서 "AICc"를 설정한 경우에만 표시됨) BIC(베이지안 정보 기준) 값입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.