간단한 선형 회귀 분석 결과 : 어떤 정보를 포함해야합니까?

방금 Genstat에서 (아주) 간단한 선형 회귀를 수행했으며 보고서에 간결하고 의미있는 결과 요약을 포함하고 싶습니다. 정확히 어떤 정보를 포함해야하는지 잘 모르겠습니다.

내 Genstat 출력의 주요 비트는 다음과 같습니다.

Summary of analysis 
Source      d.f.    s.s.       m.s.       v.r.    F pr.
Regression    1   8128935.   8128935.    814.41   <.001
Residual     53    529015.      9981.        
Total        54   8657950.    160332.        

Percentage variance accounted for 93.8
Standard error of observations is estimated to be 99.9.

Estimates of parameters 
Parameter    estimate    s.e.     t(53)   t pr.
Constant      41.5      30.7       1.35   0.182
UKHR_Ref       0.8659    0.0303   28.54   <.001

나는 이것을 간단히 다음과 같이보고하려고했다.

Adjusted R2 = 0.94 (slope = 0.87, p < 0.001; intercept not significantly different from 0).

그러나 동료는 적어도 포함해야한다고 제안했습니다 root mean squared error(이 경우에는 99.9의 관측치의 표준 오차와 동일하다고 생각합니까?).

RMSE를 포함시키는 것이 유용한 정보를 추가로 제공합니까?

보고 할 정보의 양에 대한 단단하고 빠른 규칙이 있습니까, 아니면 상당히 주관적인가요?

매우 감사합니다!

간단한 선형 회귀의 경우 항상 y 변수에 대해 x 변수의 플롯을 생성하고 회귀 선이 플롯에 중첩됩니다 (가능한 경우 항상 데이터를 플롯하십시오!). 이렇게하면 모델이 얼마나 잘 맞는지 쉽게 알 수 있으며 1 개의 변수 회귀 분석을 쉽게 읽을 수 있습니다. 몇 가지 진단 플롯 (레버리지, 조리 거리, 잔차 등)을 포함하고 싶을 수도 있지만 이미 얻은 것에 추가하면 충분할 것입니다. xy 플롯이 얼마나 좋은지, 의도 한 대상과 대상이 기대하는 프로토콜에 따라 다릅니다.

$R^2$

$R^2$$\pm$$\pm 2$$R^2$

β 계수에 95 % CI, p 값 및 조정 된 제곱을 더한 값으로보고합니다. 전의:

(β = 1.46, 95 % CI [1.19, 1.8], p = 0.001 **, 조정 된 R2 = 0.48)

요인 변수를 사용하여 다중 회귀 또는 회귀를보고하는 경우 계수, 95 % CI, p 값을보고 한 다음 F (degres of freedom) 통계, 조정 된 R2 및 모형의 p 값을 별도로보고합니다.