重みとオフセット (GLE モデル)

分析の重み付け: スケール・パラメーターは、応答の分散に関連する推定モデル・パラメーターです。 分析の重み付けは、観測ごとに異なる「既知の」値です。「分析の重み付け」フィールドを指定した場合は、応答の分散に関連するスケール・パラメータが、観測ごとに分析の重み付けの値で分割されます。分析の重み付けの値が 0 以下であるか、または欠損しているレコードは、分析で使用されません。

オフセット: オフセット項は、「構造的」な予測値です。 その係数はモデルにより推定されませんが、値が 1 であると見なされます。したがって、オフセットの値は単純に対象の線型予測フィールドに追加されます。このことはポアソン回帰モデルでは特に有用であり、各ケースには興味深いイベントへのさまざまな公開レベルがある可能性があります。

例えば、個々のドライバーの事故率をモデリングする場合、3 年間で過失責任事故が 1 回のドライバーと、25 年間で過失責任事故が 1 回のドライバーの間には、重要な差があります。 運転手の経験をオフセット項として加味する場合、事故の発生数は対数リンクを持つポアソン応答または負の 2 項応答としてモデル化できます。

分布およびリンクの種類のその他の組み合わせには、オフセット変数のその他の変換が必要です。