"일반화 선형 모형 적합" 보고서의 "전체 모형 검정" 테이블에는 절편 모수를 제외한 모든 회귀 모수가 생략된 모형과 전체 모형 적합을 비교하는 검정이 표시됩니다. 또한 모형 적합성을 평가하기 위한 두 가지 적합도 통계량과 AICc 값도 포함되어 있습니다.
"전체 모형 검정" 테이블에는 다음과 같은 통계량이 표시됩니다.
모형
모형 라벨입니다.
차이
완전 모형과 축소 모형 간의 차이입니다. 이 모형은 적합에 대한 전체 회귀변수의 유의성을 측정하는 데 사용됩니다.
전체
절편 및 모든 효과를 포함하는 완전 모형입니다.
축소
절편 모수만 포함하는 모형입니다.
-1*로그 가능도
각 모형에 대한 음의 로그 가능도입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.
참고: 시작 창에서 "과대산포 검정 및 구간" 옵션을 선택한 경우 준가능도 방법을 사용하여 -1*로그 가능도 값이 계산됩니다.
L-R 카이제곱
모든 회귀 모수가 0이라는 가설에 대한 가능도비 카이제곱 검정 통계량입니다. 이 검정 통계량은 적합 모형과 절편만 있는 축소 모형 간의 음의 로그 가능도 차이의 두 배로 계산됩니다.
DF
완전 모형과 축소 모형 간의 차이에 대한 DF(자유도)입니다.
Prob>ChiSq
지정된 모형이 절편만 포함된 모형보다 더 잘 적합되지 않을 경우 카이제곱 값이 더 클 확률입니다.
적합도 통계량
두 가지 적합도 통계량인 Pearson과 이탈도입니다.
카이제곱
각 적합도 통계량에 대한 카이제곱 검정 통계량입니다.
DF
각 적합도 통계량에 대한 자유도입니다.
Prob>ChiSq
각 적합도 통계량에 대한 p 값입니다.
과대산포
(시작 창에서 "과대산포 검정 및 구간" 옵션을 선택한 경우에만 표시됨) 과대산포 모수의 추정값입니다. 자세한 내용은 일반화 선형 모형 분석법에 대한 통계 상세 정보에서 확인하십시오.
AICc
수정 Akaike 정보 기준입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.
참고: 시작 창에서 "과대산포 검정 및 구간" 옵션을 선택한 경우 AICc 계산에 과대산포 모수가 포함되지 않습니다.