EASY FIT / EASY PREDICT

Easy Fitは、同じデータセットの異なる予測モデルを検定して比較することができます。従属変数と説明変数のタイプ（量的または質的）によって、 さまざまなモデルが提案されます。そして、Easy Predict 関数は、以前に適合されたモデルを用いて、予測を行うことに使用できます。

XLSTATでのEasy Fit /  Easy Predict 関数のオプション

利用可能な回帰モデル

Easy Fit は、以下の回帰モデルを提供します:

• X 説明変数が量的変数のみの場合:
  • 線形回帰
  • 回帰ランダム・フォレスト
• X 説明変数が質的変数のみの場合:
  • 分散分析: ANOVA
  • 回帰ランダム・フォレスト
• いくつかのX説明変数が量的変数でその他が質的変数の場合:
  • 共分散分析: ANCOVA
  • 回帰ランダム・フォレスト

利用可能なクラス分類モデル

Easy Fitは、以下のクラス分類モデルを提供します (関連のヘルプ・ドキュメントにアクセスするには、それぞれの手法をクリックしてください):

• X説明変数が量的変数の場合:
  • ロジスティック回帰
  • クラス分類ランダム・フォレスト
• X 説明変数が質的変数 の場合:
  • ロジスティック回帰
  • クラス分類ランダム・フォレスト
• いくつかのX 説明変数が量的変数でその他が質的変数の場合:
  • ロジスティック回帰
  • クラス分類ランダム・フォレスト

XLSTATでのEasy Fit /  Easy Predict 関数の結果

記述統計: 記述統計の表は、オブザベーションの数、欠損値の数、非欠損値の数、選択されたすべての変数の基本統計量を示し、量的変数については平均および標準偏差（不偏）を表示します。 質的変数についてはさまざまなカテゴリの名前とともに、それらのそれぞれの度数を表示します。

要約表: この表は、モデルの品質を評価するための調整係数を提供します。クラス分類には誤分類率が、回帰モデルには平均２乗誤差が使用されます。検証標本で調整係数が計算されます。

手法ごとの要約結果: 各手法で、その手法の最も重要な結果が表示されます。さまざまな結果のより良い理解のために、関連する手法のヘルプにアクセスできます。