일반화 회귀 분석법 시작

분석 > 모형 적합을 선택하고 Y에 대해 하나 이상의 열을 입력한 후 분석법 메뉴에서 일반화 회귀를 선택하여 일반화 회귀 분석법을 시작합니다.

그림 6.4 일반화 회귀가 선택된 모형 적합 시작 창 

"모형 적합" 창에서 모든 분석법에 공통된 요소에 대한 자세한 내용은 모형 규격에서 확인하십시오. "열 선택"의 빨간색 삼각형 메뉴에 포함된 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 열 필터 메뉴에서 확인하십시오. 여기에서는 일반화 회귀 분석법에 대한 정보를 제공합니다.

일반화 회귀 분석법에 사용되는 명목형 변수의 파라미터화는 다른 모형 적합 분석법을 사용한 파라미터화와 다릅니다. 일반화 회귀 분석법은 표시 함수 파라미터화를 사용합니다. 이 파라미터화 방법에서 명목형 변수 수준의 표시자에 해당하는 추정값은 같은 수준의 평균 반응과 마지막 수준의 평균 반응 간 차이에 대한 추정값입니다. 마지막 수준은 값 순서 코딩이 가장 높은 수준이며 표시 함수가 모형에 포함되지 않은 수준입니다.

모형 효과에 결측값이 있는 경우 이러한 결측값을 정보 범주로 처리할 수 있습니다. "모형 규격"의 빨간색 삼각형 메뉴에서 "결측값 정보화" 옵션을 선택합니다.

절편 항이 없는 모형을 지정하려면 "모형 적합" 창의 "모형 효과 생성" 패널에서 "절편 없음" 옵션을 선택합니다. 이 옵션을 선택하는 경우 다음 사항에 유의하십시오.

• 예측 변수가 중심화되거나 척도화되지 않습니다.

• 보고서 창에서 승산비, 위험 비율 및 발생률 비율을 사용할 수 없습니다.

• 순서형 로지스틱 분포에서는 "절편 없음" 옵션을 사용할 수 없습니다.

주의: 결과는 모형 효과의 척도에 민감하므로 Lasso 회귀 또는 Elastic Net에서 "절편 없음" 옵션을 사용하는 것은 권장되지 않습니다. 대신 이 추정 방법의 적응형 버전을 사용하는 것이 좋습니다.

중도절단

다음 방법 중 하나를 사용하여 반응 변수에 대한 중도절단을 지정할 수 있습니다.

• 구간 중도절단, 오른쪽 중도절단 및 왼쪽 중도절단 반응의 경우 "감지 한계" 열 특성을 포함하는 열을 지정합니다. 열 특성에 지정된 한계는 중도절단되지 않은 것으로 간주되는 반응 값 범위를 정의합니다.

– 구간 중도절단 반응의 경우 "감지 한계" 열 특성에서 "감지 하한"과 "감지 상한" 둘 다에 비결측값을 지정합니다.

– 오른쪽 중도절단 반응의 경우 "감지 한계" 열 특성에서 "감지 하한"에는 결측값을 지정하고 "감지 상한"에는 비결측값을 지정합니다.

– 왼쪽 중도절단 반응의 경우 "감지 한계" 열 특성에서 "감지 하한"에는 비결측값을 지정하고 "감지 상한"에는 결측값을 지정합니다.

• 오른쪽 중도절단 반응의 경우 시작 창에서 오른쪽 중도절단된 관측값에 대한 표시자가 포함된 열을 "중도절단" 열로 지정합니다. 그런 다음 "중도절단 코드" 목록에서 해당 열의 값 중 오른쪽 중도절단된 관측값을 지정하는 값을 선택합니다.

• 구간 중도절단 및 왼쪽 중도절단 반응의 경우 "Y" 열 역할에 중도절단 구간을 정의하는 두 열을 지정합니다.

– 구간 중도절단 반응의 경우 첫 번째 Y 변수는 하한을 제공합니다.

– 왼쪽 중도절단 반응의 경우 첫 번째 Y 변수는 결측값을 포함합니다.

– 구간 중도절단 반응과 왼쪽 중도절단 반응 모두 두 번째 Y 변수는 각 반응의 상한을 제공합니다.

Y 및 중도절단을 지원하는 분포에 대한 두 열을 지정하면 열이 중도절단을 나타내는지 여부를 묻는 경고가 표시됩니다. "아니요"를 선택할 경우 해당 열은 별도의 반응으로 처리됩니다.

참고: 일반화 회귀 플랫폼 환경 설정의 "두 개의 반응 열에 대한 처리" 설정을 사용하여 두 반응에 대한 기본 동작을 지정할 수 있습니다.

정규, 지수, 감마, Weibull, 로그 정규, 베타 또는 Cox 비례 위험 분포가 지정된 경우 중도절단을 사용할 수 있습니다.