회귀모형의 설명력과 적합결여검정

소개글

회귀모형의 설명력(결정계수등)과 적합결여검정에 대한 설명입니다.

목차

1> 회귀모형의 설명력
-결정계수
-수정결정계수
-예측결정계수

2> Lack of Fit test
적합성 결여
적합결여검정

본문내용

1>회귀 모형의 설명력
(결정계수)
표에 표시된 모형에 대한 결정 계수. 모형에 대한 결정 계수는 모형의 예측 변수가 설명하는 반응 데이터의 변동 비율을 나타냅니다. 이 값은 전체 제곱합에 대한 회귀 제곱합의 비율로 계산됩니다.

R은 모형이 데이터에 적합한지 여부를 확인하는 데 사용되는 기준 중 하나입니다. 그러나 R은 모형에 항을 너무 많이 포함시키면 커질 수 있기 때문에 모형 선택의 유일한 기준이 되어서는 안 됩니다.

결정계수는 반응 데이터 중에서 모형에 의해 설명되는 변동의 비율입니다. R이 클수록 모형이 데이터를 잘 적합합니다.
R-제곱 값은 예측 변수에 의해 설명되는 각 반응 변수의 변동 비율을 나타내며 이 값을 통해 각 모형이 데이터를 적합하는 정도를 알 수 있습니다.선택된 모형의 R은 분산 분석표의 제곱합을 기초로 합니다.




회귀방정식에 의하여 설명되는 변동이 총 변동에 비하여 어느정도인가를 나타내 주는 값.


adj (수정 결정계수)

모형의 예측 변수 수에 따라 수정된 R의 변형. 클수록 모형이 데이터를 잘 적합
모형의 항 수에 따라 수정된 R의 변형입니다. 불필요한 항을 포함시키면 R이 비정상적으로

참고 자료

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