概要 (GENLINMIXED コマンド)

GENLINMIXED プロシージャーは、一般化線型混合モデルに適合します。 一般化線型混合モデルは、線型モデルを次のように拡張します。

  • 目標は指定したリンク関数を介して因子および共変量に線形に関連します
  • 対象は非正規分布をする場合があります
  • 観測は相関している場合があります。

一般化線型混合モデルには、単純な線型回帰から、正規分布していない縦断的データを取り扱う複雑なマルチレベル・モデルまで、さまざまなモデルが含まれます。

オプション

対象の確率分布
対象の確率分布は、正規、2 項分布、ガンマ分布、逆ガウス分布、多項分布、負の 2 項分布、またはポアソン分布として指定できます。
イベント/試行ターゲット仕様
標準的な対象の指定は単一のフィールドになりますが、2 項分布の場合は、イベント数フィールドと試行回数フィールドを使用して対象を指定できます。 また、すべての被験者で試行回数が同じである場合は、フィールドではなく固定数を使用して試行回数を指定することもできます。
リンク関数
対象は、同一、補ログ・マイナス・ログ、対数、対数補数、ロジット、負ログ・マイナス・ログ、べき乗、およびプロビットのいずれかのリンク関数を介してモデル効果に線形に関連しています。
反復測定
反復測定の被験者構造、および反復測定の誤差の相関方法を指定できます。 サブジェクト・ブロック間で完全な独立性が想定されます。
Knonecker 測定
Knonecker 測定の被験者構造と、測定の誤差の相関方法を指定できます。 Knonecker は、 COVARIANCE_TYPE が UN_AR1、 UN_CS、または UN_UNとして定義されている場合にのみ使用してください。
変量効果
変量効果は、データ・ファイル内の値を、より大きな値の母集団からのランダム・サンプルと見なすことができる効果です。 これらは対象の過剰なばらつきを説明するのに有用です。
推定周辺平均
推定周辺平均は、1 つ以上の交差因子に対して計算することができ、応答または線型予測のいずれかに基づいて計算することができます。
出力
このプロシージャーは、モデルの品質を評価するためのテーブルとグラフを含むモデル・ビューアー・オブジェクトを生成します。また、予測値をアクティブなデータ・セットに保存し、モデルを PMML 形式でファイルに保存することもできます。
出力には、疑似 R2 測度とクラス内相関係数 (該当する場合) が含まれます。

基本仕様

基本的な指定は、 GENLINMIXED コマンドと、 TARGET キーワードを指定した FIELDS サブコマンドです。 これは、より複雑なモデルを比較するための基礎として使用できる切片のみのモデルに適合します。

注: 測定の尺度は結果に影響する可能性があります。 いずれかの変数 (フィールド) に不明な測定レベルがある場合、データ・パスが実行され、分析が開始される前に測定レベルが判別されます。 判別基準については、 SET SCALEMINを参照してください。

シンタックス・ルール

  • FIELDS サブコマンドが必要です。 その他のサブコマンドはすべてオプションです。
  • サブコマンドは任意の順序で指定できます。
  • 複数の RANDOM サブコマンドと EMMEANS サブコマンドがある場合があります。各 RANDOM サブコマンドは個別の変量効果ブロックを定義し、各 EMMEANS サブコマンドは個別の推定平均値のセットを定義します。 他のサブコマンドのインスタンスは 1 つしか使用できません。
  • サブコマンド内で 1 つのキーワードが複数回指定されていると、エラーが発生します。
  • 構文図に示されている括弧、等号、およびスラッシュは必須です。
  • コマンド名、サブコマンド名、およびキーワードは、完全なスペルで入力する必要があります。
  • 空のサブコマンドは許可されません。
  • SPLIT FILE コマンドで定義された分割フィールドは、このコマンドでは使用できません。
  • WEIGHT コマンドで指定されたフィールドは、このコマンドでは使用できません。

制限

  • SPLIT FILE 設定は無視され、プロシージャーによって警告が出されます。