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。
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/