目的の方法または計算式を選択してください。)BIC(ベイズ情報量基準)逸脱度R2逸脱度R2は、応答がの変動量をモデルでどの程度説明できるかを示しています。R2が大きいほど、モデルはデータによく適合します。計算式は以下になります。調整済み逸脱度R2調整済み逸脱度R2は、モデル内の予測変数の数で調整されたR二乗です。予測変数の数が異なるモデルの比較に有用です。計算式は以下になります。調整済み逸脱度R2の計算結果が負の値になることがありますが、こうしたケースではゼロが表示されます。赤池情報量基準(AIC)この統計量を使用して、異なるモデルを比較します。AICが小さいほど、データへのモデルの適合度が上がります。対数尤度関数は、パラメータを平均に換算して表します。関数の一般形は以下になります。各寄与度の一般形は以下になります。各寄与度の具体的な形式はモデルによって変わります。)AICcは次の場合には計算されません。Reserved.EnglishfrançaisDeutschportuguêsespañol日本語한국어中文(简体)本サイトを使用すると、分析およびコンテンツのカスタマイズのためにクッキーが使用されることに同意したことになります。当社のプライバシーポリシーをご確認くださいOK。