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公開日: 04/01/2021

Image shown here標準化した説明変数に対する推定値

「標準化した説明変数に対する推定値」レポートには、モデルに含まれるすべてのパラメータの推定値やその他の結果が表示されます。最初の表は、モデルの説明変数に対する係数が含まれています。2番目の表には、尺度、過分散、ゼロ強調といったパラメータに対する推定値が含まれています。分布を参照してください。これら2つの表は、同じ設定に対する推定結果です。

ヒント: 「標準化した説明変数に対する推定値」レポートで行をクリックすると、「パラメータ推定値の経路」プロットでも対応する経路が強調表示されます。この時、データテーブルでも対応する列が選択されます。この機能は、さらに分析を進めるときに便利です。なお、複数の項を選択する場合は、Shiftキーを押しながら選択してください。

[一般化回帰]手法におけるすべての推定法では、すべての説明変数が、次のような計算により、平均0、ノルム1になるように標準化されます。

各列から平均が引かれます。

平均からの差を、その平方和の平方根で割ります。

このような標準化により、すべての説明変数が、適用されるペナルティに対して相対的に同じ尺度になります。

注: なお、起動ウィンドウで[切片なし]オプションを選択した場合には、説明変数の標準化は行われません。

「標準化した説明変数に対する推定値」レポートには、説明変数を標準化したときのモデルのパラメータ推定値が表示されます。最終的なモデルは、指定した検証法によって決定されます。最終的なモデルは「パラメータ推定値の経路」プロットに赤い縦線として表示されます。

レポートには次の情報も表示されます。

モデル項のリスト。「詳細設定」オプションの「強制的に含める項」での指定により、強制的にモデルに含まれた項の横には「強制的に含まれた」と記されます。

推定値

標準化されたモデル項に対するパラメータ推定値。

標準誤差

推定値の標準誤差。この標準誤差は、M推定におけるサンドイッチ公式を使って求められます(Zou, 2006およびHuber and Ronchetti, 2009)。

Waldカイ2乗

パラメータが0かどうかを調べるWald検定のカイ2乗値。

p値(Prob > ChiSquare)

Wald検定に対するp値。

下側95%

パラメータに対する両側95%信頼区間の下限。信頼水準(a)を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから[有意水準の設定]を選択します。

上側95%

パラメータに対する両側95%信頼区間の上限。信頼水準(a)を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから[有意水準の設定]を選択します。

特異性の詳細

(モデル項の間に1次従属性がある場合のみ表示されます。)ある効果と別の効果とにある1次従属関係が示されます。

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