モデル全体の検定

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モデル全体の検定

「モデル全体の検定」表には、指定されたモデル全体の適合度を、切片パラメータしかないモデルと比較した検定が表示されます。この検定は、連続尺度の応答変数に対してレポートされる分散分析表に似ています。負の対数尤度は平方和に、カイ2乗検定はF検定に対応しています。

「モデル全体の検定」表に表示される統計量は、次のとおりです。

モデルの種類を表示します。

完全（full）モデルと縮小（reduced）モデルの差。説明変数全体に対する検定統計量の計算に使われます。

切片とすべての効果を含んだモデル。

切片しか含まないモデル。

(-1)*対数尤度

各モデルから計算された負の対数尤度。

指定したモデルと切片だけのモデルとの自由度の差。言い換えると、切片を除いたモデルの自由度です。

「すべての説明変数に対するパラメータがゼロである」という帰無仮説に対するカイ2乗近似の尤度比検定統計量。この検定統計量は、「完全」と「縮小」の負の対数尤度における差を2倍した値です。

p値(Prob>ChiSq)

「真のモデルが切片だけのモデルである」という仮定のもとで、現在の値より大きなカイ2乗値を得る確率。

「差」の負の対数尤度を、「縮小」の対数尤度で割ったもの（データ全体の不確定性のうち、モデルに起因する部分を示した指標）。この「R2乗(U)」は、0（改善なし）～1（完全適合）の値を取ります。「R2乗(U)」の値が1の場合、イベントが生じる予測確率は1に等しくなり、あてはめられたモデルは完全に応答値を予測しています。ロジスティックモデルの場合、予測確率が確定的であることはほとんどないため、「R2乗(U)」の値は小さくなるのが普通です。

「R2乗(U)」は、「不確定性係数（U）」や「McFaddenの疑似R2乗」と呼ばれることもあります。

修正済みの赤池の情報量規準。詳細は、付録「統計的詳細」の「尤度・AICc・BIC」（506ページ）を参照してください。

ベイズ情報量規準。詳細は、付録「統計的詳細」の「尤度・AICc・BIC」（506ページ）を参照してください。

オブザベーション(または重みの合計)

データの標本サイズ。「モデルのあてはめ」ウィンドウで［度数］または［重み］の列を指定した場合、この値はその列の値の合計となります。