Subcomando DUPLICATE (comando GENLIN)

O subcomando REPEATED especifica a estrutura de correlação usada por equações de estimativa generalizada para modelar correlações dentro de sujeitos e controles de critérios estatísticos no algoritmo de ajuste iterativo baseado em não verossimilhança. Se o subcomando REPEATED não for especificado, o procedimento GENLIN se ajustará a um modelo linear generalizado assumindo independência.

Valores iniciais e Equações de Estimativa Generalizada

As equações de estimativa generalizadas requerem valores iniciais para as estimativas de parâmetro no modelo linear. Valores iniciais não são necessários para a matriz de correlação de trabalho porque elementos de matriz são baseados nas estimativas paramétrica.

O procedimento GENLIN fornece automaticamente valores iniciais para o algoritmo de equações de estimativa generalizada. Os valores iniciais padrão são as estimativas de parâmetros finais do modelo linear generalizado ordinário, assumindo a independência, que é ajustado com base nas especificações de subcomandos MODEL e CRITERIA .

Lembre-se de que se o subcomando REPEATED for especificado, a palavra-chave CRITERIA subcommand SCALE será diretamente aplicável apenas ao modelo linear generalizado inicial.. Para a parte do modelo linear das equações de estimativa generalizada, o parâmetro de escala é tratado da seguinte forma.

  • Se SCALE = MLE, a estimativa de parâmetro de escala do modelo linear generalizado inicial será passada para as equações de estimativa generalizada, em que será atualizada pelo qui-quadrado de Pearson dividido por seus graus de liberdade. O qui-quadrado de Pearson é usado porque equações de estimativa generalizadas não têm o conceito de verossimilhança e, portanto, a estimativa de escala não pode ser atualizada por métodos relacionados à estimativa de máxima verossimilhança.
  • Se SCALE = DEVIANCE ou PEARSON, a estimativa de parâmetro de escala do modelo linear generalizado inicial será transmitida para as equações de estimativa generalizada, em que é tratada como um número fixo.
  • Se SCALE for especificado com um número fixo, o parâmetro de escala também será mantido fixo nas equações de estimativa generalizada.

É possível contornar o ajuste do modelo linear generalizado e inserir valores iniciais diretamente para o algoritmo de equações de estimativa generalizada. Para fazer isso, especifique o modelo linear como de costume no subcomando MODEL . Em seguida, no subcomando CRITERIA , especifique os valores iniciais para o modelo linear na palavra-chave INITIAL e configure MAXITERATIONS = 0

Por exemplo, suponha que o fator A possua três níveis. A palavra-chave INITIAL fornece o valor inicial 1 para a interceptação, 1.5 para o primeiro nível do fator A, 2.5 para o segundo nível, 0 para o último nível e 3 para a covariável X. Como MAXITERATIONS = 0, nenhuma iteração é executada para o modelo linear generalizado e os valores iniciais especificados são transmitidos diretamente para o algoritmo de equações de estimativa generalizada.

GENLIN depvar BY a WITH x
  /MODEL a x
    DISTRIBUTION = BINOMIAL
    LINK = LOGIT
    INITIAL = 1 1.5 2.5 0 3
    MAXITERATIONS = 0
  /REPEATED
    SUBJECT=idvar.

Também é possível usar uma estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro de escala como o valor inicial e fixar o parâmetro de escala nesse valor inicial para as equações de estimativa generalizadas. Isto é, podemos substituir a atualização padrão pelo qui-quadrado de Pearson dividido por seus graus de liberdade. Para isso, primeiro ajuste um modelo linear generalizado, estimando o parâmetro de escala por meio da máxima verossimilhança e salve as estimativas de parâmetro final em um arquivo externo (usando a opção OUTFILE subcomando CORB ou COVB ). Em seguida, abra esse arquivo externo e copie a estimativa de parâmetro de escala com precisão total Finalmente, ajuste as equações de estimativa generalizadas, usando as estimativas de parâmetro final do modelo linear generalizado como os valores iniciais, com MAXITERATIONS = 0 no subcomando CRITERIA e SCALE fixado na estimativa de parâmetro de escala no subcomando CRITERIA ... A sintaxe de exemplo a seguir assume que a estimativa de máxima verossimilhança do parâmetro de escala é 0.1234567890123456..

GENLIN depvar BY a WITH x
  /MODEL a x
     DISTRIBUTION = NORMAL
     LINK = LOG
  /CRITERIA
     SCALE = MLE
  /OUTFILE
     COVB = '/work/estimates.sav'.

GENLIN depvar BY a WITH x
  /MODEL a x
     DISTRIBUTION = NORMAL
     LINK = LOG
  /CRITERIA
     INITIAL = '/work/estimates.sav'
     MAXITERATIONS = 0
     SCALE = 0.1234567890123456
  /REPEATED
     SUBJECT=idvar.

Quando a distribuição binomial negativa é usada (/MODEL DISTRIBUTION = NEGBIN), o parâmetro auxiliar da distribuição é tratado da seguinte forma:

  1. Se o parâmetro auxiliar for especificado como um número, ele será fixado nesse número para o modelo linear generalizado inicial e as equações de estimativa generalizada.
  2. Se o parâmetro auxiliar for estimado usando a máxima verossimilhança no modelo linear generalizado inicial, então a estimativa será passada para as equações de estimativa generalizadas, onde é tratada como um número fixo.
  3. Se NEGBIN(MLE) for especificado, mas o modelo linear generalizado inicial for ignorado e os valores iniciais forem inseridos diretamente nas equações de estimativa generalizadas, o valor inicial do parâmetro auxiliar será transmitido para as equações de estimativa generalizadas, em que ele será tratado como um número fixo.

Palavra-chave SUBJECT

A palavra-chave SUBJECT identifica assuntos no conjunto de dados ativo. A independência completa é assumida entre sujeitos, mas as respostas dentro sujeitos são consideradas correlacionadas.

  • Especifique uma única variável ou uma lista de variáveis conectadas por asteriscos (*) ou a palavra chave BY
  • As variáveis podem ser numéricas ou variáveis de cadeia.
  • O número de sujeitos é igual ao número de combinações distintas de valores das variáveis.
  • Se o conjunto de dados ativo for classificado pelas variáveis de assunto, todos os registros com valores iguais nas variáveis de assunto serão contíguos e definirão as medidas para um assunto.
  • Em contraste, se o conjunto de dados ativo não for classificado, o procedimento GENLIN lê o registro de dados por registro. Cada bloco de valores iguais nas variáveis de sujeito define um novo sujeito. Esteja ciente de que essa abordagem pode produzir resultados inválidos se todos os registros para um sujeito não forem contíguos ao conjunto de dados ativo
  • Por padrão, o procedimento GENLIN classifica automaticamente o conjunto de dados ativo por assunto e quaisquer variáveis dentre sujeitos antes de executar análises. Consulte a palavra-chave SORT abaixo para obter mais informações..
  • Todas as variáveis especificadas devem ser exclusivas
  • As variáveis dependentes, eventos, avaliações e WITHINSUBJECT não podem ser especificadas como variáveis SUBJECT .
  • A palavra-chave SUBJECT será necessária, se o subcomando REPEATED for usado
  • Casos com valores omissos para qualquer uma das variáveis de assunto não são usados na análise.

Palavra-chave WITHINSUBJECT

A palavra-chave WITHINSUBJECT fornece o efeito dentro do sujeito ou no tempo.. Esse efeito define a ordenação das medidas dentro dos sujeitos.. Se algumas medidas não aparecerem nos dados para alguns assuntos, as medidas existentes serão ordenadas e as medidas omitidas serão tratadas como valores omissos Se WITHINSUBJECT não for usado, as medidas poderão ser ordenadas incorretamente e os valores omissos assumidos para as últimas medições dentro dos sujeitos

  • Especifique uma única variável ou uma lista de variáveis conectadas por asteriscos (*) ou a palavra chave BY
  • As variáveis podem ser numéricas ou variáveis de cadeia.
  • A palavra-chave WITHINSUBJECT será honrada apenas se o padrão SORT = YES estiver em vigor O número de medições dentro de um assunto é igual ao número de combinações distintas de valores das variáveis WITHINSUBJECT
  • A palavra-chave WITHINSUBJECT é ignorada, e um aviso será emitido se SORT = NO estiver em vigor Nesse caso, o procedimento GENLIN lê os registros para um sujeito na ordem especificada no conjunto de dados ativo..
  • Por padrão, o procedimento GENLIN classifica automaticamente o conjunto de dados ativo por assunto e quaisquer variáveis dentre sujeitos antes de executar análises. Consulte a palavra-chave SORT abaixo para obter mais informações..
  • Todas as variáveis especificadas devem ser exclusivas
  • As variáveis dependentes, eventos, avaliações e SUBJECT não podem ser especificadas como variáveis WITHINSUBJECT .
  • A palavra-chave WITHINSUBJECT não será necessária, se os dados estiverem ordenados corretamente dentro de cada assunto
  • Casos com valores omissos para qualquer uma das variáveis dentre sujeitos não são usados na análise.

Palavra-chave SORT

A palavra-chave SORT indica se os casos devem ser classificados no conjunto de dados de trabalho pelo efeito de assunto e pelo efeito de assunto.

YES. Classificar casos por assunto e quaisquer variáveis dentre sujeitos O procedimento GENLIN classifica o conjunto de dados ativo antes de executar as análises As variáveis de assunto e quaisquer variáveis dentre sujeitos são classificadas com base na ordem de classificação ascendente de seus valores de dados Se qualquer uma das variáveis for sequências, então sua ordem de classificação será dependente do código de idioma Este é o padrão. Essa classificação é temporária-ela está em vigor apenas durante o procedimento GENLIN .

NO. Não classifique casos por assunto e quaisquer variáveis dentre sujeitos. Se SORT = NO for especificado, então o procedimento GENLIN não classifica o conjunto de dados ativo antes de executar análises

Palavra-chave CORRTYPE

A palavra-chave CORRTYPE especifica a estrutura da matriz de correlações de trabalho

INDEPENDENTE. Matriz de correlações de trabalho independente. Esta é a estrutura da matriz de correlações de trabalho padrão..

AR (1). AR (1) matriz de correlações de trabalho.

TROCÁVEL. Matriz de correlações de trabalho intercambiáveis

FIXED (lista). Matriz de correlações de trabalho fixa. Especifique uma lista de números, com cada número separado por um caractere de espaço ou vírgula.

A lista de números deve definir uma matriz de correlação de trabalho válida. O número de linhas e o número de colunas devem ser iguais à dimensão da matriz de correlações de trabalho. Essa dimensão depende do efeito do sujeito, do efeito dentro do sujeito, se o conjunto de dados ativo é classificado e dos dados A maneira mais simples de determinar a dimensão da matriz de correlações de trabalho é executar o procedimento GENLIN primeiro para o modelo usando a estrutura da matriz de correlações de trabalho padrão (em vez da estrutura FIXED ) e examinar a saída PRINT MODELINFO para a dimensão da matriz de correlações de trabalho. Em seguida, execute novamente o procedimento com a especificação FIXED ..

Especifique apenas a parte triangular inferior da matriz Elementos de matriz devem ser especificados linha por linha. Todos os elementos devem estar entre 0 e 1 inclusive.

Por exemplo, se houver três medições por assunto, a especificação a seguir define uma matriz de correlações de trabalho 3 * 3.

CORRTYPE = FIXED(0.84 0.65 0.75)

1.00 0.84 0.65
0.84 1.00 0.75
0.65 0.75 1.00

Não há valor padrão para a matriz de correlação de trabalho fixa.

MDEPENDENT (número inteiro). Matriz de correlações de trabalho dependente de m. Especifique o valor de m entre parênteses como um número inteiro maior ou igual a 0. O m especificado deve ser menor que o número de níveis de linha ou coluna na matriz de correlações de trabalho. Se o m especificado for maior que a dimensão da matriz de correlações de trabalho, m será configurado igual ao número de níveis de linha ou de coluna menos 1. Por exemplo, se a dimensão da matriz de correlações de trabalho for 4, m deverá ser 3 ou menos. Nesse caso, se você especificar m > 3, m será configurado igual a 3. Não há valor padrão.

DESESTRUTURADO. Matriz de correlações de trabalho não estruturada

Palavra-chave ADJUSTCORR

A palavra-chave ADJUSTCORR indica se deve ajustar o estimador de matriz de correlações de trabalho pelo número de parâmetros não redundantes.

YES. Ajuste o estimador da matriz de correlação de trabalho. Este é o padrão.

NO. Calcule o estimador da matriz de correlações de trabalho sem o ajuste

Palavra-chave COVB

A palavra-chave COVB especifica se deve usar o estimador robusto ou baseado em modelo da matriz de covariâncias de estimativa de parâmetro para equações de estimativa generalizadas.

ROBUSTO Estimador robusto da matriz de covariâncias de estimativa de parâmetro. Este é o padrão.

MODELO. Estimador baseado em modelo da matriz de covariâncias de estimativa de parâmetro.

Palavra-chave HCONVERGE

A palavra-chave HCONVERGE especifica o critério de convergência de Hessian para o algoritmo de equações de estimativa generalizada. Para equações de estimativa generalizada, o critério de convergência de Hessian é sempre absoluto.

  • Especifique um número maior ou igual a 0. Se HCONVERGE = 0, o critério de convergência Hessian será verificado 1E-4 após qualquer critério de convergência especificado ter sido satisfeito. Se ele não for atendido, um aviso será exibido O valor padrão é 0.
  • Pelo menos uma das palavras-chave do subcomando REPEATED HCONVERGE, PCONVERGE deve especificar um número diferente de zero..

Palavra-chave MAXITERATIONS

A palavra-chave MAXITERATIONS especifica o número máximo de iterações para o algoritmo de equações de estimativa generalizado.

  • Especifique um inteiro maior ou igual a 0. O valor padrão é 100.

Palavra-chave PCONVERGE

A palavra-chave PCONVERGE especifica o critério de convergência de parâmetro para o algoritmo de equações de estimativa generalizada.

  • Especifique um número maior ou igual a 0 e a palavra-chave ABSOLUTE ou RELATIVE entre parênteses para definir o tipo de convergência. O número e a palavra-chave podem ser separados por um caractere de espaço ou uma vírgula. O critério de convergência do parâmetro não será usado se o número for 0. O valor padrão é 1E-6 (ABSOLUTE).
  • Pelo menos uma das palavras-chave do subcomando REPEATED HCONVERGE, PCONVERGE deve especificar um número diferente de zero..

Palavra-chave UPDATECORR

A palavra-chave UPDATECORR especifica o número de iterações entre atualizações da matriz de correlações de trabalho. Os elementos na matriz de correlações de trabalho são baseados nas estimativas paramétrica, que são atualizadas em cada iteração do algoritmo. A palavra-chave UPDATECORR especifica o intervalo de iteração no qual atualizar os elementos de matriz de correlações de trabalho. Especificar um valor maior que 1 pode reduzir tempo de processamento.

  • Especifique um número inteiro maior que 0.
  • A matriz de correlações de trabalho não será atualizada se o valor for 0. Neste caso, a matriz de correlações de trabalho inicial é usada durante todo o processo de estimação..
  • O valor padrão é 1. Por padrão, a matriz de correlações de trabalho é atualizada após cada iteração, começando com a primeira.
  • O valor UPDATECORR deve ser menor ou igual ao valor REPEATED MAXITERATIONS .