QUANTILE REGRESSION

QUANTILE REGRESSION は、 Custom Tables and Advanced Statisticsで使用可能です。

このコマンドは、変位値回帰プロシージャーを呼び出します。 単一の数値型の従属変数が必要です。 BY と WITH の後には、それぞれ因子と共変量のオプション・リストが続きます。 分析を実行するには、切片項または少なくとも 1 つの予測変数のいずれかが必要であることに注意してください。

QUANTILE REGRESSION dependent_varname [BY factor_list] [WITH covariate_list]
[ /MISSING
     [ CLASSMISSING = {EXCLUDE**} {INCLUDE}]]
[ /CRITERIA
     [ QUANTILE = {0.5**} {[values] [value1 TO value2 BY value3]} ]   @@
     [ IID = {TRUE**} {FALSE} ]
     [ BANDWIDTH = {BOFINGER**} {HALL_SHEATHER} ]
     [ CILEVEL = {95**} {value} ]
     [ METHOD = {AUTO**} {SIMPLEX} {INTERIOR_POINT} ]
     [ TOL = {1E-12**} {value} ]   ## 
     [ CONV = {1E-6**} {value}]   $$ 
     [ MAXITER = {2000**} {integer} ] ]
[ /MODEL
     [ effect_1 effect_2 ... ]
     [ REGWGT = weight_varname ]   %%
     [ INTERCEPT = {TRUE**} {FALSE} ] ]  ^^ 
[ /SAVE
     [ PRED([ {varname} {rootname}) ] ]
     [ RESID( {varname} {rootname}) ]
     [ CIPREDL({varname} {rootname}) ]
     [ CIPREDU({varname} {rootname}) ] ]
[ /PREDICT_EFFECTS
     [ NUM_TOP_EFFECTS = {3**} {integer}] ]
[ /PREDICTION_TABLES ]
     [ effect_1 effect_2 ... ]   && 
[ /PREDICTION_LINES ]
     [ effect_1 effect_2 ... ]   ⊕ 
[ /PRINT
     [ PARAMETER** ]
     [ COVB ]
     [ CORB ] ]
[ /PLOT
     [ MAX_CATEGORIES = {10**} {integer} ]   ⊖
     [ PREDICTED_BY_OBSERVED = {FALSE**} {TRUE} ]
     [ PARAM_EST = {50**} {integer} {ALL} ] ]
[ /OUTFILE
     [ COVB = 'savfile' | 'dataset' ]
     [ CORB = 'savfile' | 'dataset' ]
     [ FILE_SEPARATE = {FALSE**} {TRUE} ]
     [ {MODEL = 'filename'} {PARAMETER = 'filename'} ] ]
[ /EXTERNAL ]

** サブコマンドまたはキーワードが省略された場合はデフォルト。

@ @ 固有値 ∈ [0, 1] を使用する

## マトリックス操作の場合

$$ 数値方式の場合

%% は数値変数でなければなりません

^ ^ 切片または少なくとも 1 つの予測変数

& & モデルに含まれている効果のサブセット

模型に含まれる効果の部分集合

混合効果用にプロットされた最大カテゴリ数

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