平均絶対パーセンテージ誤差。この係数は、1次の自己相関係数で、残差の独立性が線形回帰の基本仮説の1つであることを前提にして、モデルの残差が自己相関していないことを確認するために用いられる。統計の表を参照できる。モデルは偏向していない。(1951)を用いている。これは、新しい説明変数の追加がモデルに十分な情報を供給ないなら、モデルにペナルティを課すモデル選択基準である。情報量は、MSEで測定されている。基準を最小化することである。Schwarzのベイジアン基準。提案したこの基準は、AICに似ていて、それを最小化することが目的。ようにモデルの節減の量を考慮に入れる。これは説明変数の説明力を評価するために使用されます。モデルの定数が任意の値に設定されていない場合、最終モデルの適合(最小2乗)を従属変数の等しい定数のみを含む初歩モデルの適合と比較して、説明力を計算します。モデルの定数が設定されている場合、従属変数が設定された定数に等しい場合のモデルについて、比較がなされます。これは、パラメータの推定、対応する標準誤差、Studentのt、対応する確率、および信頼区間を表示します。モデルの式が表示されて、解釈を簡単にし、モデルの再利用をできるようにします。標準化係数の表は、変数の相対重みを比較するために使用されます。係数の絶対値が高いほど、対応する変数の重みがより重要になります。標準化係数の信頼区間が値0を含む場合(これは正規化係数のグラフで簡単に確認できます)、モデル中の変数の重みが有意ではありません。予測値と残差の表は、各オブザベーションについて、その重み、質的説明変数の値を示し、観察された従属変数の値が1個だけの場合は、モデルの予測値、残差と信頼区間が適合された予測値とともに示されます。2種類の信頼区間が表示されます:平均の信頼区間(説明変数の任意の値の集合で、無限のオブザベーションについて、予測がなされる場合に対応)と、単独の予測値の区間(説明変数の任意の値についての単独の予測値の場合に対応)。2番目の区間は、常に1番目よりも大きく、ランダムな値が大きくなっています。検証データが選択された場合、それらが表の最後に表示されます。推定のグラフィカルな結果:続くチャートは、上記の結果を示します。モデル中にたった1つだけの説明変数がある場合、表示される1番目のチャートは、観察された値、回帰線、2種類の予測値の信頼区間を示します。2番目のチャートは、説明変数の関数として、正規化残差を示します。原理的には、残差はX軸の周りをランダムに分布しているはずです。何らかの傾向や形がある場合、それはモデルに問題があることを示します。次に3つのチャートが示されます。それぞれ、従属変数の関数としての標準化残差の進展、予測値とオブザベーションの間の距離(理想モデルでは、ポイントがすべての2分線上に乗るでしょう)、および棒グラフ上の標準化残差。外側にあるかどうかを素早く示します。configuration.Accept。