線形回帰モデルを当てはめる

線形回帰の当てはめ

R²は当てはめで説明される変動を表します。調整済みR²は説明変数の数を考慮し、表示規約適用前の調整済みR²は、記載された表示規約を適用する前の値を残します。モデルのFとp値は説明変数をまとめて検定します。モデルの自由度（DF）と残差の自由度（DF）は利用できる情報量を記録します。その他の当てはめ設定には、信頼水準、切片、スケーリングが記録されています。これらは調査データへの当てはめ結果であり、当てはめに使わなかったデータでの予測性能ではありません。

• モデルは統計的に有意です。有意な説明変数：X1、X2、X3

回帰係数

X1はバッチ質量、X2は入口水分率、X3は周囲温度です。βは、説明変数の単位当たりの応答の単位で表す推定係数です。標準誤差（SE）は係数の不確かさを表します。tとp値は係数がゼロかどうかを検定し、信頼区間の下限と上限はその95%区間を示します。各傾きは、他の説明変数を固定した場合の値です。切片は、すべての説明変数がゼロであることを仮定します。

分散拡大係数

説明変数のラベルは選択順に対応します。VIFは、他の説明変数との線形な依存によって係数の分散がどれだけ拡大するかを表します。1に近い値は拡大が小さいことを示しますが、線形性、独立性、将来の予測を検証するものではありません。

回帰の分散分析（ANOVA）

「モデル」は説明変数によって当てはめられた変動、「残差」は説明されない変動です。SSは平方和、DFは自由度、MSはSSをDFで割った平均平方です。Fはモデルと残差の平均平方を比較し、p値は説明変数をまとめて検定します。ダッシュは該当しない項目を示します。

残差の要約

残差は、電力使用量の観測値から当てはめ値を引いた値で、単位はkWhです。平均、標準偏差（SD）、最小値、四分位数、中央値、最大値は、調査した72個の残差を要約します。これらの要約は、新しいバッチの予測区間ではありません。

残差の正規性

検定のswは、モデル残差に対するShapiro–Wilk検定を意味します。統計量とp値は、分析で仮定する正規誤差モデルを評価します。QQプロットと併せて読みます。pが0.05を超えても、誤差の正規性を証明するものではありません。

当てはめ値と残差

「インデックス」は、解析したバッチの元データ順での位置を示します。「当てはめ値」はモデルによる電力使用量で、単位はkWhです。「残差」は電力使用量の実測値から当てはめ値を引いた値で、単位はkWhです。全72行を含めています。正の値は実測の使用量が当てはめ値を上回ったことを、負の値は下回ったことを示します。これらの当てはめには、この調査自体の測定値を使用しています。