"로지스틱 적합" 보고서의 "전체 모형 검정" 테이블에는 절편 모수를 제외한 모든 회귀 모수가 생략된 모형과 전체 모형 적합을 비교하는 검정이 표시됩니다. 이 검정은 연속형 반응에 대한 분산 분석 테이블과 유사합니다. 음의 로그 가능도는 제곱합에 해당하고 카이제곱 검정은 F 검정에 해당합니다.
"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.
DF
완전 모형과 축소 모형 간의 차이에 대한 DF(자유도)입니다.
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.
Prob>ChiSq
지정된 모형이 절편만 포함된 모형보다 더 잘 적합되지 않을 경우 카이제곱 값이 더 클 확률입니다.
R²(U)
모형 적합에 기인한 전체 불확실성의 비율로, 축소된 음의 로그 가능도 값에 대한 차이의 비율로 정의됩니다. R² 값은 0(적합이 개선되지 않는 경우)에서 1(완벽한 적합)까지입니다. R²(U) 값이 1이면 발생하는 사건의 예측 확률이 1과 같음을 나타냅니다. 즉, 예측 확률에 불확실성이 없는 것입니다. 로짓 모형의 경우 예측 확률은 거의 확실하지 않으므로 R²(U)가 작은 경향이 있습니다.
R²(U)는 불확도 계수인 U 또는 McFadden 유사 R2이라고도 합니다.
AICc
수정 Akaike 정보 기준입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.
BIC
베이지안 정보 기준입니다. 자세한 내용은 가능도, AICc 및 BIC에서 확인하십시오.
관측값 수(또는 가중치 합)
표본의 총 관측값 수입니다. "모형 적합" 창에서 "빈도" 또는 "가중치" 열이 지정되는 경우 이 값은 빈도 또는 가중치 역할에 할당된 열 값의 합입니다.