あてはめたモデルに対するオプションモデルの指定や適合度統計量に関する情報を含んだ「モデルの要約」レポートを表示します。このオプションは、該当するモデルの場合に「推定値の詳細」レポートも表示します。第 “モデルの要約”および第 “推定値の詳細”を参照してください。
各効果の検定を表示します。ここで行われる検定は、「該当する効果に関連するすべてのパラメータが0である」という帰無仮説を検定するものです。名義尺度や順序尺度の効果では、3水準以上の場合には、複数のパラメータを持ちます。その場合、「すべての関連パラメータが0である」を帰無仮説とした検定が行われます。応答変数の確率分布として分布が多項分布を選択した場合、応答変数の水準全体にわたってまとめた検定が行われます。第 “効果の検定”を参照してください。
レポートにおいて、パラメータ推定値がゼロとなっている項を強調表示します。この時、データテーブルでも対応する列が選択されます。このオプションは、「推定法」で［リッジ回帰］を選択した場合は使用できません。
（尺度が［ベクトル］である効果が含まれている場合には使用できません。）「モデルのあてはめ」起動ウィンドウを開き、「モデル効果の構成」リストに、パラメータ推定値がゼロではない効果（アクティブな効果）のみを表示します。その他の設定は、元の分析と同じです。
（応答変数の確率分布として二項分布を指定し、かつ、モデルに切片がある場合のみに使用可能。また、尺度が［ベクトル］である効果が含まれている場合には使えません。）カテゴリカルな説明変数に対してオッズ比、および、連続尺度の説明変数に対して単位オッズ比と範囲オッズ比を求めます。オッズ比とは、2つのオッズの比を指します。あるイベントが起こる確率を、そのイベントが起こらない確率で割ったものをオッズといいます。応答変数におけるどちらの水準をイベントとみなすかは、「モデルのあてはめ」起動ウィンドウの「イベントを示す水準」で指定できます。
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「単位オッズ比」レポート。単位オッズ比は、連続尺度のモデル項が1単位だけ変化したときのオッズ比です。
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「範囲オッズ比」レポート。範囲オッズ比は、連続尺度のモデル項が最小値から最大値まで変化したときのオッズ比です。
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（応答変数の確率分布としてPoisson分布または負の二項分布を指定し、かつモデルに切片がある場合のみ使用可能。）カテゴリカルな説明変数に対して発生率比、および、連続尺度の説明変数に対して単位発生率比と範囲発生率比を求めます。発生率比とは、2つの発生率の比を指します。発生率とは、ある特定の期間や領域において生じるイベントの発生回数を指します。
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「単位発生率比」レポート。単位発生率比は、連続尺度のモデル項が1単位だけ変化したときの発生率比です。
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「範囲発生率比」レポート。範囲発生率比は、連続尺度のモデル項が最小値から最大値まで変化したときの発生率比です。
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（［Cox比例ハザード］分布を指定し、モデルに切片がある場合のみ使用可能。）カテゴリカルな説明変数に対してハザード比、および、連続尺度の説明変数に対して単位ハザード比と範囲ハザード比を求めます。ハザード比は、2つのハザード（瞬間故障率）の比を指します。時点tにおけるハザードは、その時点tまでに生存していた個体のなかで、時点tにおいて死亡するもの確率（条件付き確率）です。
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「単位ハザード比」レポート。単位ハザード比は、連続尺度のモデル項が1単位だけ変化したときのハザード比です。
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「範囲ハザード比」レポート。範囲ハザード比は、連続尺度のモデル項が最小値から最大値まで変化したときのハザード比です。
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（尺度が［ベクトル］である効果が含まれている場合には使用できません。）指定されたYの値（および、その他のXの値）に対応する、Xの値を予測します。逆推定は、説明変数が連続尺度のものにしか行えません。逆推定の詳細は、「標準最小2乗のレポートとオプション」章の「逆推定」（126ページ）を参照してください。
（尺度が［ベクトル］である効果が含まれている場合、またはカテゴリカルな説明変数を含んでいないモデルには使用できません。）「多重比較」起動ウィンドウを表示します。「多重比較」起動ウィンドウとレポートの詳細については、「標準最小2乗のレポートとオプション」章の「多重比較」（112ページ）を参照してください。多重比較は、モデルの線形成分に対して行われます。応答変数の確率分布として二項分布を指定した場合には、比較の結果はオッズ比に対して示されます。応答変数の確率分布としてPoisson分布を指定した場合には、比較の結果は発生率比に対して示されます。［Cox比例ハザード］分布を指定した場合、比較の結果はハザード比に対して示されます。
予測プロファイルを表示します。パラメータ推定値がゼロであり、かつ説ゼロでない交互作用のいずれにも関与していない説明変数は、プロファイルに表示されません。予測プロファイルの詳細については、『プロファイル機能』の「プロファイル」章を参照してください。
ユーザーが定義した仮説を検定できる「カスタム検定」レポートを表示します。モデルに「パラメータ推定値の経路」がある場合、それを更新するとカスタム検定の結果も更新されます。カスタム検定の詳細については、「標準最小2乗のレポートとオプション」章の「カスタム検定」（109ページ）を参照してください。「カスタム検定」の赤い三角形のメニューには、「カスタム検定」レポートを削除するオプションがあります。
現在のモデルの適合度を評価するための各種プロットを表示します。「検証」列を指定した場合、または、「検証法」として［K分割］・［保留］・［1つ取って置き法］のいずれかを選択した場合は、以下のオプションによって学習セット・検証セット・テストセットを表示したり、それらのセットごとに個別のグラフを描いたりできます。「検証法」として［K分割］・［1つ取って置き法］を選択した場合、ここに描かれるプロットは、最小の予測誤差を持つ分割の学習セットと検証セットを用います。第 “K分割”を参照してください。
ROC曲線は、あてはめたモデルが応答水準をどれだけ適切に分類できるかを示します。ROC曲線が対角線から離れているほど、適合度が良いことを表します。ROC曲線の概要については、『基本的な統計分析』の「ロジスティック分析」章を参照してください。
応答に3つ以上の水準がある場合、「ROC曲線」プロットには、それらの水準ごとにROC曲線が描かれます。水準ごとのROC曲線は、その水準に正しく分類されるかどうかを示しています。ROC曲線の詳細については、『予測モデルおよび発展的なモデル』の「パーティション」章を参照してください。
応答に3つ以上の水準がある場合、「リフトチャート」プロットには、水準ごとの曲線が表示されます。水準ごとの曲線は、その水準に正しく分類されるかどうかを示すリフトチャートです。リフトチャートについての詳細は、『予測モデルおよび発展的なモデル』の「パーティションモデル」章を参照してください。
あてはめたモデルに基づく、データ行ごとの統計量を含む列をデータテーブルに保存できます。［Cox比例ハザード］分布が選択されている場合に使用可能なオプションについては第 “Coxの比例ハザードモデルにおける保存オプション”を参照してください。他の分布については、次の列をデータテーブルに保存できます。
予測式を含む列を保存します。この予測式は、標準化されていない観測値に基づくものです。係数がゼロになっている項は予測式に含まれません。平均の計算式については、第 “分布の統計的詳細”を参照してください。
分散の計算式を含む列を保存します。これは、選択した分布に基づき計算される、応答変数の分散の推定値です。分散に対するリンク関数の逆関数を線形成分に適用すれば、応答変数の分散になります。この式にそれぞれの推定値を代入することにより、応答変数の分散の推定値を算出できます。各分布における分散の式については、第 “分布の統計的詳細”を参照してください。「分布」に［二項］を選択した場合、このオプションは使用できません。
あてはめたモデルのパラメータ推定値を使って値をシミュレーションする計算式を含む列を保存します。このオプションによって保存した列は、「シミュレーション」ユーティリティで切り替え先の列として使用できます。『基本的な統計分析』の「シミュレーション」章を参照してください。
（応答変数の確率分布として正規分布を指定し、かつ推定法が［標準最小2乗］である場合のみ使用可能。）列をX(X‘X)-1X‘の対角要素をデータテーブルに保存します。この統計量は、ハット値と呼ばれることがあります。
予測式を作成し、「計算式デポ」レポートにその計算式をスクリプトとして保存します。「計算式デポ」レポートが開かれていない状態の場合には、このオプションを選択すると、「計算式デポ」レポートが新たに作成されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「計算式デポ」章を参照してください。
Cox-Snell残差の計算式を含む列を、データテーブルに保存します。Cox-Snell残差は常に正の値です。Cox-Snell残差の詳細は、Meeker and Escobar（1998, sec. 17.6.1）を参照してください。