推定 (GLE モデル)

方法: 使用する最尤推定方法を選択します。選択可能なオプションは次のとおりです。
  • Fisher スコア法
  • Newton-Raphson
  • Hybrid

最大 Fisher 反復回数 (Maximum Fisher iterations): 負でない整数を指定します。 値 0 を指定すると Newton-Raphson 法を使用します。1 以上の値は、反復回数が n に達するまで、Fisher スコア法のアルゴリズムを使用し、それ以降は Newton-Raphson 法を使用することを指定します。ここで、n は、指定した整数です。

スケール パラメータ方法: スケール パラメータの推定方法を選択します。選択可能なオプションは次のとおりです。
  • 最尤推定
  • 固定値。使用される値も設定します。
  • 逸脱
  • Pearson カイ 2 乗
負の二項分布法: 負の二項分布補助パラメータの推定方法を選択します。選択可能なオプションは次のとおりです。
  • 最尤推定
  • 固定値。使用される値も設定します。

非負拘束付最小 2 乗法の実行 (Perform non negative least squares): 非負拘束付最小 2 乗法 (NNLS) の推定を実行する場合は、このオプションを選択します。NNLS は、係数が負になることができない、拘束付最小 2 乗法問題の一種です。すべてのデータ・セットが NNLS に適しているわけではありません。NNLS を使用するには、予測変数とターゲットの間に正の相関があるか、相関がない必要があります。

パラメーター収束 パラメーター推定値の最大絶対変化または最大相対変化が、指定した値 (負以外でなければなりません) より小さい場合に収束とみなされます。 指定された値が 0 の場合、この基準は使用されません。

対数尤度収束 対数尤度関数の絶対変化または相対変化が、指定した値 (負以外でなければなりません) より小さい場合に収束とみなされます。指定した値が 0 の場合、この基準は使用されません。

Hessian 収束 「絶対」を指定した場合は、Hessian に基づく統計量が、指定した値よりも小さい場合に収束とみなされます。「相対値」を指定した場合は、指定した値と対数尤度の絶対値の積よりも統計が小さい場合に収束とみなされます。 指定した値が 0 の場合、この基準は使用されません。

最大反復回数: アルゴリズムが実行する反復の最大回数を指定できます。 アルゴリズムは、 内部ループと外部ループで構成される 2 重の反復プロセスを使用します。 反復の最大回数について指定された値は、両方のループに適用されます。負でない整数を指定してください。The default is 100.

特異性許容度 この値は、特異性の検査時に許容度として使用されます。正の値を指定してください。

注: デフォルトでは、許容度が 1E-6 の最大「絶対」変化が検査される「パラメータ収束」が使用されます。 この設定は、バージョン 17 より前のバージョンで取得される結果とは異なる結果を生成する場合があります。バージョン 17 より前のバージョンの結果を再現するには、「パラメータ収束」基準に「相対」を使用し、デフォルトの許容値を 1E-6 のままにしてください。