선형 회귀분석 통계
다음의 통계를 사용할 수 있습니다.
회귀계수- 추정값 은 회귀계수 B, 표준 오차 B, 표준화 계수 베타, B에 대한 t 값 및 t의 양측 유의 수준을 표시합니다. 신뢰구간은 각 회귀분석 계수 또는 공분산 행렬에 대해 지정된 신뢰도 레벨로 신뢰구간을 표시합니다. 공분산행렬은 대각선이 있으면 분산을 사용하고 대각선이 없으면 공분산을 사용하여 회귀계수의 분산-공분산행렬을 표시합니다. 상관행렬도 표시됩니다.
모형 적합- 모델에서 입력되고 제거된 변수가 나열되며 다중 R, R 2 및 조정된 R 2, 추정값의 표준 오차 및 분산 분석 표와 같은 '적합도 통계량' 이 표시됩니다.
R 제곱 변화량- 독립변수를 추가하거나 삭제하여 생성되는 R 2 통계의 변화량입니다. 하나의 변수와 연결된 R 2 변화량이 큰 경우 해당 변수는 종속변수의 예측자로 적합합니다.
설명- 분석의 각 변수에 대한 유효 케이스 수, 평균 및 표준 편차를 제공합니다. 한쪽 방향 유의수준이 있는 상관행렬과 각 상관에 대한 케이스 수도 표시됩니다.
부분상관. 독립변수에서 모형에 있는 다른 독립변수의 선형 효과를 제거할 때 발생하는 종속변수와 독립변수 간 상관을 나타냅니다. 변수가 방정식에 추가될 때의 R 제곱 변화량과 관련이 있습니다. 준 편상관이라고도 합니다.
편상관. 다른 변수의 상호 연관으로 인해 발생한 상관을 제거한 후에도 두 변수 간에 남아 있는 상관입니다. 또한 종속변수와 독립변수 모두에서 모형에 있는 다른 독립변수의 선형 효과를 제거할 때 발생하는 종속변수와 독립변수 간 상관을 나타냅니다.
공선성 진단- 공선성 (또는 다중 공선성) 은 하나의 독립변수가 다른 독립변수의 선형 함수일 때 바람직하지 않은 상황입니다. 척도와 비중심화 교차곱 행렬, 조건 지수, 분산-분해 비율 등의 고유 값이 분산팽창요인(VIF)과 개별 변수에 대한 허용 오차와 함께 표시됩니다.
선택 기준- Akaike 정보 기준 (AIC), Ameniya의 예측 기준 (PC), 예측 기준의 조건부 평균 제곱 오차 (Cp) 및 Schwarz Bayesian 기준 (SBC) 을 포함합니다. 통계는 모델 요약 테이블에 표시됩니다.
잔차- 다른 모델을 비교하기 위해 교차 검증 통계로 사용할 'PRESS 통계' 를 선택할 수 있습니다. 잔차의 연속 상관에 대한 '더반-Watson' 테스트도 표시합니다. 선택 기준 ( n 표준 편차보다 큰 이상치) 을 충족하는 케이스에 대한 '케이스별 진단' 정보를 선택합니다.
회귀분석에서 통계 구하기
이 기능을 사용하려면 Statistics Base 옵션이 필요합니다.
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- 선형 회귀분석 대화 상자에서 통계를 클릭합니다.
- 원하는 통계를 선택합니다.