TARGET_OPTIONS サブコマンド (GENLINMIXED コマンド)

TARGET_OPTIONS サブコマンドは、対象の参照カテゴリー、分布、およびリンク関数を指定します。

• このサブコマンドはオプションです。 TARGET_OPTIONS サブコマンドが指定されていない場合、 GENLINMIXED は、対象の尺度に基づいてデフォルトの分布およびリンク関数を割り当てます。 連続型対象には、 NORMAL 分布と IDENTITY リンクがあります。 カテゴリー対象には、 MULTINOMIAL 分布と LOGIT リンクがあります。

参照。 カテゴリー対象の場合、これは、パラメーター推定の参照カテゴリーとして使用する対象値です。 参照カテゴリーにモデル・パラメーターが割り当てられていません。 単一値を指定してください。 値がフォーマット設定されている場合 (日付や時刻など)、またはターゲットがストリング・ストレージ・タイプである場合は、値を引用符で囲んでください。 REFERENCE 値は、データ・セット内に存在する必要があります。 REFERENCE が指定されていない場合は、昇順の最後のカテゴリーが参照として使用されます。

• 対象の尺度が順序型の場合、 REFERENCE キーワードは無視されます。

  DISTRIBUTION キーワード

  DISTRIBUTION キーワードは、対象の確率分布を指定します。

  • デフォルトの確率分布は、対象の尺度によって異なります。 対象が連続型の場合、デフォルトの分布は NORMALです。 対象がカテゴリー型の場合、デフォルトは MULTINOMIALです。 イベント/試行の指定が使用されている場合、デフォルトの分布は BINOMIALです。
  • DISTRIBUTION キーワードではなく LINK を使用する場合は、注意が必要です。 以下の LINK キーワードの説明では、 DISTRIBUTION と LINK の設定の適切な組み合わせと不適切な組み合わせについて詳しく説明しています。

  BINOMIAL。 2 項確率分布。 ターゲットが単一フィールドとして指定されている場合は、数値またはストリングにすることができ、2 つの異なる有効なデータ値のみを持つことができます。

  イベントおよび試行オプションが指定されている場合、プロシージャーは、試行フィールドまたは試行数に対するイベント・フィールドの比率を自動的に計算します。 イベント・フィールド (指定されている場合は試行フィールド) は数値でなければなりません。 イベント・フィールドのデータ値は、ゼロ以上の整数でなければなりません。 試行フィールドのデータ値は、ゼロより大きい整数でなければなりません。 各レコードの試行回数の値は、イベントの値以上でなければなりません。 イベント値が非整数であるか、ゼロより小さいか、欠落している場合、対応するレコードは分析で使用されません。 試行値が非整数であるか、ゼロ以下であるか、イベント値より小さいか、欠落している場合、対応するレコードは分析で使用されません。

  試行オプションで数値を指定する場合、それは正の整数でなければならず、各レコードのイベント値以上でなければなりません。 無効な値を持つレコードは、分析では使用されません。

  これは、対象がイベント/試行形式を使用して指定されている場合のデフォルトの確率分布です。

  GAMMA。 ガンマ確率分布。 ターゲットは、データ値がゼロより大きい数値でなければなりません。 データ値がゼロ以下であるか、欠落している場合、対応するレコードは分析で使用されません。

  VERSE_GAUSSIAN。 逆ガウス確率分布 (Inverse Gaussian probability distribution)。 ターゲットは、データ値がゼロより大きい数値でなければなりません。 データ値がゼロ以下であるか、欠落している場合、対応するレコードは分析で使用されません。

  多項分布。 多項確率分布。 ターゲットは数値またはストリングにすることができ、少なくとも 2 つの異なる有効なデータ値を持つ必要があります。 これは、対象がカテゴリー型の場合のデフォルトの確率分布です。 モデルの形式は、対象の測定の尺度によって異なることに注意してください。

  • 名義型対象は、結果的に名義型多項モデルになります。その中では、モデル・パラメーターの別のセットが、対象の各カテゴリー (参照カテゴリー以外) に対して推定されます。 特定の予測値に対するパラメーター推定値は、その予測値と参照カテゴリーに相対する対象の各カテゴリーの尤度の関係を示します。
  • 順序型対象は、結果的に順序型多項モデルになります。従来型の切片項は、対象のカテゴリーの累積確率に関連するしきい値パラメーターのセットで置き換えられます。

  NEGATIVE_BINOMIAL。 負の 2 項確率分布。 ターゲットは数値でなければならず、データ値はゼロ以上の整数でなければなりません。 データ値が非整数であるか、ゼロより小さいか、欠落している場合、対応するレコードは分析に使用されません。

  正常。 正規確率分布。 ターゲットは数値でなければなりません。 これは、対象が連続型の場合のデフォルトの確率分布です。

  POISSON。 ポアソン確率分布。 ターゲットは数値でなければならず、データ値はゼロ以上の整数でなければなりません。 データ値が非整数であるか、ゼロより小さいか、欠落している場合、対応するレコードは分析に使用されません。

  LINK キーワード

  LINK キーワードは、リンク関数を指定します。 以下のリンク関数を使用できます。

  IDENTITY。 ID リンク機能。 f(x) =x。 このリンク関数は、多項分布を除くすべての分布で有効です。

  CAUCHIT。 Cauchit リンク関数。 f(x) = tan(π (x − 0.5))。 これは、順序多項モデルでのみ有効です。

  CLOGLOG。 補ログ・マイナス・ログ・リンク関数。 f(x) =ln (−ln (1−x))。 これは、2 項および順序多項モデルで有効です。

  LOG。 ログ・リンク関数。 f(x) = ln (x)。 このリンク関数は、多項分布を除くすべての分布で有効です。

  LOGC。 対数補数リンク関数。 f(x) =ln (1−x)。 これは、2 項分布でのみ有効です。

  LOGIT。 ロジット・リンク関数。 f(x) = ln (x /(1−x))。 これは、2 項分布および多項分布で有効です。

  NLOGLOG。 負ログ・ログ・リンク関数。 f(x) = −ln (−ln (x))。 これは、2 項および順序多項モデルで有効です。

  Power. 電源リンク機能。 f(x) =x ^α(α-0 の場合)。 f(x) = ln (x) (α = 0 の場合)。 α は、 LINKPARAMETER キーワードで指定された必須の数値であり、実数でなければなりません。 |α | < 2.2e-16の場合、α は 0 として扱われます。 このリンク関数は、多項分布を除くすべての分布で有効です。

  PROBIT。 プロビット・リンク関数。 f(x)=Φ⁻¹(x)。 Φ⁻¹ は逆標準正規累積分布関数です。 これは、2 項および順序多項モデルで有効です。

• LINK のデフォルト設定は、以下の表に示すように、 DISTRIBUTION が明示的に設定されているか、デフォルトであるかによって、 DISTRIBUTION 設定によって異なります。

  表 1. 各分布のデフォルトのリンク関数

  DISTRIBUTION 設定	デフォルトのリンク設定
  通常	IDENTITY
  二項	LOGIT
  GAMMA	POWER (− 1)
  ガウス反転 (VERSE_GAUSSIAN)	POWER (− 2)
  MULTINOMIAL	LOGIT
  NEGATIVE_BINOMIAL	ログ
  POISSON	ログ

• LINK と DISTRIBUTION の指定の許容される組み合わせが指定されている場合、プロシージャーはモデルに適合します。 以下の表は、許容される LINK と DISTRIBUTION の組み合わせを示しています。 不適切な組み合わせを指定すると、エラー・メッセージが表示されます。
• DISTRIBUTION のデフォルト設定は、 LINK の指定とは無関係であり、すべての LINK 指定がデフォルトの DISTRIBUTIONに対して有効であるわけではないことに注意してください。 したがって、連続型対象に対して LINK = CLOGLOG が指定されているが、 DISTRIBUTION が指定されていない場合、デフォルトの DISTRIBUTION = NORMAL では、 DISTRIBUTION と LINK の設定の組み合わせが不適切になります。

LINKPARAMETER キーワード

LINKPARAMETER キーワードは、 POWER リンクの値 α を指定します。

• 数値を指定してください。 デフォルトはありません。