QUANTILE REGRESSION

QUANTILE REGRESSION은 테이블 및 고급 통계 사용자 정의에서 사용할 수 있습니다.

이 명령은 Quantile 회귀 프로시저를 호출합니다. 단일 숫자 종속변수가 필요합니다. BY 및 WITH 다음에는 각각 요인 및 공변량의 선택적 목록이 옵니다. 분석을 실행하려면 절편 항 또는 하나 이상의 예측변수가 필요합니다.

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 ]

**하위 명령 또는 키워드가 생략되는 경우 기본값입니다.

@ @ 고유 값 사용

## 매트릭스 조작의 경우

$$ 숫자 메소드의 경우

%% 은 (는) 숫자 변수여야 합니다.

^ ^ 절편 또는 하나 이상의 예측변수

모델에 포함된 효과의 서브세트 (& & A)

모델에 포함된 효과의 서브세트

-혼합 효과에 대해 도표화된 최대 범주 수

릴리스 히스토리