重回帰分析  Last modified: May 15, 2002

目的

 従属変数,独立変数を指定して,ステップワイズ変数選択による重回帰分析を行います。従属変数,独立変数が指定されないときには,一番最後の変数を従属変数,それ以外を独立変数として解析を行います。


使用例


オプション

  width=m                    出力時の1行当たりの文字数(80≦m≦300)

  missing-value=xxx          欠損値の指定

  selection=n0(yyy,zzz)        分析対象ケースの選択

    n0 は変数番号を表す整数値。yyy, zzz は yyy < zzz の数で,
    変数 n0 の値が,yyy 以上,zzz 以下のケースを分析対象とする。
    変数がある値のケースだけを分析対象にするときは,
    selection=n0(yyy) と書いてよい。

  dependent-variable=nn      従属変数
  variables=n1,n2-n3,n4,n5   独立変数

    nn,n1,n2,n3 などは,変数番号を表す整数値
    連続する変数番号はマイナス記号で連結して略記できる。
    dependent-variable= が省略されたときは,
    最後の変数を従属変数とし,その他の変数を独立変数とする。
    variables= のみが省略されたときは,
    dependent-variable= で指定された以外の全ての変数を
    独立変数として使用する。

  prediction=N   各ケースの予測値を表示しない。
                 Y が指定されたり省略されたときは表示する。

  stepwise=N     ステップワイズ変数選択をしない。
                 Y が指定されたり省略されたときは変数選択する。

  Pin=xx         変数編入基準(標準値=0.05)
  Pout=yy        変数除去基準(標準値=0.05)

    xx, yy は 0 より大きく 1 より小さい値。xx ≦ yy であること。


オプションの記述例

2,5,8,10,15 〜 21 番目の変数を用いて 10 番目の変数を予測する。

  variables=2,5,8,10,15-21/ dependent-variable=10/

2,5,8,10,15 〜 21 番目の変数を用いて 10 番目の変数を予測する。ただし,ステップワイズ変数選択は行わず,予測値も出力しない。

  variables=2,5,8,10,15-21/ dependent-variable=10/ stepwise=NO/ prediction=NO/


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