「Y Fits」データテーブルには、要約統計量が出力されます。各Y変数について1行ずつ、データテーブルの各列に、以下のような要約統計量が出力されます。なお、起動ウィンドウで［ロバストなあてはめ］オプションを選択した場合、モデルはHuberのM推定法によって推定されます。
Y
指定したモデルにおける応答変数の列。
RSquare
R2乗値（重相関係数の2乗、寄与率、決定係数）
RMSE
誤差の標準偏差（Root Mean Square Error; 平均平方誤差の平方根）。
Count
オブザベーションの個数（または［重み］変数の和）。
Overall FRatio
「最小2乗法によるあてはめ」の「分散分析」レポートに表示される、モデル全体に対する有意性検定の検定統計量。
Overall PValue
モデル全体に対する有意性検定のp値。
Overall LogWorth
モデル全体に対する有意性検定のp値の対数価値。
Overall FDR PValue
モデル全体に対するp値をFDR調整したもの。（「応答のスクリーニング」レポートを参照）。
Overall FDR LogWorth
「Overall FDR PValue」の対数価値。
Overall Rank Fraction
対数価値の順位を、検定の総回数で割ったもの。検定の総回数をmとした場合、対数価値が最大のときに、「Rank Fraction」は1/mとなります。また、対数価値が最小のときに、「Rank Fraction」は1となります。
<効果> PValue
これらの列には、各モデル効果に対する検定のp値が表示されます。「列」パネルでは「PValue」というグループにまとめて表示されます。
<効果> LogWorth
各モデル効果に対する検定のp値の対数価値が表示されます。「列」パネルでは「LogWorth」というグループにまとめて表示されます。
<効果> FDR LogWorth
これらの列には、各モデル効果に対するFDR調整p値の対数価値が表示されます。「列」パネルでは「LogWorth」というグループにまとめて表示されます。
「Y Fits」データテーブルには、分析に使用したデータテーブルの名前を示す「元のデータ」というテーブル変数も含まれます。By変数を指定した場合は、By変数の水準ごとに「Y Fits」データテーブルが作成され、「元のデータ」変数にBy変数とその水準が表示されます。