詳細モデルがあてはまるだけでは、回帰分析と分散分析は終了しません。モデルが適切であり、回帰仮定が満たされているかどうか確認するために残差プロットおよび他の診断統計量を調べる必要があります。モデルが適切でない場合は、次のようにデータが誤って表されます。係数の標準誤差により、偏りがあり、誤ったt値とp値が算出されている可能性があります。係数が誤った符合を持っている可能性があります。モデルは1つか2つの点により影響を受ける可能性があります。モデルが適切かどうか確認するために次の表を使用します。残差の分散が一定です。残差対適合値プロット変数を変換する重み付け最小二乗を使用する残差が互いに独立しています(相関していない)。残差対順序プロット新しい予測変数を追加する時系列分析を使用する遅れ(Lag)変数を追加する残差が正規分布に従います。変数を変換する外れ値を確認する異常な観測値または外れ値が存在しません。残差プロットてこ比クックの距離DFITS変数を変換する外れ値である観測値を取り除くデータは悪条件を有していません。予測変数を取り除くPLS回帰を使用する変数を変換するモデルが仮定を満たさない理由を確認するモデルが上記の条件に適合しない場合、次のような対策が必要です。データが正確に入力されているかどうか、特に観測値が異常と識別されていないかどうかを確認します。問題の原因を調べます。モデルが問題にどの程度影響されるかを調べます。外れ値が存在する場合、観測値なしの回帰分析を実行し、結果の違いを調べます。上記の考えられる解決方法の1つの使用を検討します。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。