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CASL
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一般化された低ランクモデル アクションセット: 構文

一般化された低ランクモデルのアクション

hdpca アクション

ランダム化 PCA のアクション。

CASL 構文

すべて展開すべて折りたたむ
glrm.hdpca <result=results> <status=rc> /
blockSize=integer,
class
={{
countMissing=TRUE | FALSE,
descending=TRUE | FALSE,
ignoreMissing=TRUE | FALSE,
levelizeRaw=TRUE | FALSE,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=TRUE | FALSE,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
classglobalopts
={
countMissing=TRUE | FALSE,
descending=TRUE | FALSE,
ignoreMissing=TRUE | FALSE,
levelizeRaw=TRUE | FALSE,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=TRUE | FALSE
},
collection
={{
details=TRUE | FALSE,
required parameter name="string",
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
computeU=TRUE | FALSE,
display
={
caseSensitive=TRUE | FALSE,
exclude=TRUE | FALSE,
excludeAll=TRUE | FALSE,
keyIsPath=TRUE | FALSE,
names={"string-1" <, "string-2", ...>},
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=TRUE | FALSE
},
epsilon=double,
freq="variable-name",
k=integer,
model
={
censor="variable-name",
depVars
={{
name="variable-name",
options={modelopts}
}, {...}},
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL",
effects
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
entry="variable-name",
group
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
include=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>},
informative=TRUE | FALSE,
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO",
noint=TRUE | FALSE,
offset="variable-name",
start=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>},
subject
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
trial="variable-name"
},
multimember
={{
details=TRUE | FALSE,
required parameter name="string",
noEffect=TRUE | FALSE,
stdize=TRUE | FALSE,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
weight={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
noCentering=TRUE | FALSE,
noScaling=TRUE | FALSE,
outputTables
={
groupByVarsRaw=TRUE | FALSE,
includeAll=TRUE | FALSE,
names={"string-1" <, "string-2", ...>} | {key-1={casouttable-1} <, key-2={casouttable-2}, ...>},
repeated=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE
},
partbyfrac
={
seed=integer,
test=double,
validate=double
},
partbyvar
={
required parameter name="variable-name",
test="string",
train="string",
validate="string"
},
polynomial
={{
degree=integer,
details=TRUE | FALSE,
labelStyle
={
expand=TRUE | FALSE
exponent="string"
includeName=TRUE | FALSE
productSymbol="NONE" | "string"
},
mDegree=integer,
required parameter name="string",
noSeparate=TRUE | FALSE,
standardize
={
method="MOMENTS" | "MRANGE" | "WMOMENTS"
options="CENTER" | "CENTERSCALE" | "NONE" | "SCALE"
prefix="NONE" | "string"
},
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
q=integer,
randSeed=integer,
spline
={{
basis="BSPLINE" | "TPF_DEFAULT" | "TPF_NOINT" | "TPF_NOINTANDNOPOWERS" | "TPF_NOPOWERS",
dataBoundary=TRUE | FALSE,
degree=integer,
details=TRUE | FALSE,
knotMax=double,
knotMethod
={
equal=integer
list={double-1 <, double-2, ...>}
listWithBoundary={double-1 <, double-2, ...>}
multiscale
={
endScale=integer
startScale=integer
}
rangeFractions={double-1 <, double-2, ...>}
},
knotMin=double,
required parameter name="string",
naturalCubic=TRUE | FALSE,
separate=TRUE | FALSE,
split=TRUE | FALSE,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
required parameter table
={
caslib="string",
computedOnDemand=TRUE | FALSE,
computedVars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},
groupBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter name="table-name",
orderBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
singlePass=TRUE | FALSE,
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
where="where-expression",
whereTable
={
casLib="string"
dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter name="table-name"
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}}
where="where-expression"
}
},
technique="POWER" | "SUBSPACE",
weight="variable-name"
;
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力データテーブル

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

パラメーターの説明

blockSize=integer

デフォルト0

class={{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>}

class パラメーターの指定の詳細については、共通 classStatement パラメーターを参照してください。

別名classVars
nominal

classglobalopts={classopts}

classglobalopts パラメーターの指定の詳細については、共通 classopts パラメーターを参照してください。

collection={{collection-1} <, {collection-2}, ...>}

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を定義します。

collection の値は次のいずれかになります:

details=TRUE | FALSE

True に設定すると、この効果に関連する追加の詳細を示すテーブルが要求されます。

デフォルトFALSE
* name="string"

効果の名前を指定します。

* vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を指定します。コレクション効果によって寄与される計画行列の列は、コレクション効果の定義に表示される順序での構成変数のデザイン列です。

computeU=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

epsilon=double

デフォルト1E-12

freq="variable-name"

k=integer

デフォルト10

model={modelStatement}

model パラメーターの指定の詳細については、共通 modelStatement パラメーターを参照してください。

multimember={{multimember-1} <, {multimember-2}, ...>}

vars パラメーターで指定された 1 つ以上の分類変数を使用して、各オブザベーションを分類変数のレベルの結合の 1 つ以上のレベルに関連付けることができます。

multimember パラメーターの指定の詳細については、共通 multimember パラメーターを参照してください。

noCentering=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

noScaling=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名displayOut

partbyfrac={partByFracStatement}

partByFracStatement の値は次のいずれかになります:

seed=integer

データのパーティション分割に使用される乱数生成器で使用するシードを指定します。

デフォルト0
test=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションをテストの役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

範囲0–1
validate=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションを検証の役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

別名valid
範囲0–1

partbyvar={partByVarStatement}

長い形式partbyvar={name="variable-name"}
短い形式partbyvar="variable-name"

partByVarStatement の値は次のいずれかになります:

* name="variable-name"

各オブザベーションに役割を割り当てるために値が使用される入力テーブルの変数に名前を指定します。

test="string"

テストの役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

train="string"

学習の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。学習パラメーターを指定しないと、テストと検証パラメーターによって役割が決定されないすべてのオブザベーションは、学習に割り当てられます。

validate="string"

検証の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

別名valid

polynomial={{polynomial-1} <, {polynomial-2}, ...>}

多項式の効果を指定します。指定されたすべての変数は数値でなければなりません。計画行列の列は、指定された多項式の各項に対して生成されます。デフォルトでは、これらの項のそれぞれは、モデル構築の目的で個別の効果として扱われます。

polynomial パラメーターの指定の詳細については、共通 polynomial パラメーターを参照してください。

別名poly

q=integer

デフォルト0

randSeed=integer

デフォルト1

spline={{spline-1} <, {spline-2}, ...>}

変数を指定されたパラメーターに依存するスプライン基底に展開します。

spline パラメーターの指定の詳細については、共通 spline パラメーターを参照してください。

* table={castable}

入力データテーブル

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

technique="POWER" | "SUBSPACE"

デフォルトSUBSPACE

weight="variable-name"

hdpca アクション

ランダム化 PCA のアクション。

Lua 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results, info = s:glrm_hdpca{
blockSize=integer,
class
={{
countMissing=true | false,
descending=true | false,
ignoreMissing=true | false,
levelizeRaw=true | false,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=true | false,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
classglobalopts
={
countMissing=true | false,
descending=true | false,
ignoreMissing=true | false,
levelizeRaw=true | false,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=true | false
},
collection
={{
details=true | false,
required parameter name="string",
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
computeU=true | false,
display
={
caseSensitive=true | false,
exclude=true | false,
excludeAll=true | false,
keyIsPath=true | false,
names={"string-1" <, "string-2", ...>},
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=true | false
},
epsilon=double,
freq="variable-name",
k=integer,
model
={
censor="variable-name",
depVars
={{
name="variable-name",
options={modelopts}
}, {...}},
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL",
effects
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
entry="variable-name",
group
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
include=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>},
informative=true | false,
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO",
noint=true | false,
offset="variable-name",
start=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>},
subject
={{
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest={"string-1" <, "string-2", ...>},
required parameter vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
}, {...}},
trial="variable-name"
},
multimember
={{
details=true | false,
required parameter name="string",
noEffect=true | false,
stdize=true | false,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>},
weight={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
noCentering=true | false,
noScaling=true | false,
outputTables
={
groupByVarsRaw=true | false,
includeAll=true | false,
names={"string-1" <, "string-2", ...>} | {key-1={casouttable-1} <, key-2={casouttable-2}, ...>},
repeated=true | false,
replace=true | false
},
partbyfrac
={
seed=integer,
test=double,
validate=double
},
partbyvar
={
required parameter name="variable-name",
test="string",
train="string",
validate="string"
},
polynomial
={{
degree=integer,
details=true | false,
labelStyle
={
expand=true | false
exponent="string"
includeName=true | false
productSymbol="NONE" | "string"
},
mDegree=integer,
required parameter name="string",
noSeparate=true | false,
standardize
={
method="MOMENTS" | "MRANGE" | "WMOMENTS"
options="CENTER" | "CENTERSCALE" | "NONE" | "SCALE"
prefix="NONE" | "string"
},
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
q=integer,
randSeed=integer,
spline
={{
basis="BSPLINE" | "TPF_DEFAULT" | "TPF_NOINT" | "TPF_NOINTANDNOPOWERS" | "TPF_NOPOWERS",
dataBoundary=true | false,
degree=integer,
details=true | false,
knotMax=double,
knotMethod
={
equal=integer
list={double-1 <, double-2, ...>}
listWithBoundary={double-1 <, double-2, ...>}
multiscale
={
endScale=integer
startScale=integer
}
rangeFractions={double-1 <, double-2, ...>}
},
knotMin=double,
required parameter name="string",
naturalCubic=true | false,
separate=true | false,
split=true | false,
required parameter vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
}, {...}},
required parameter table
={
caslib="string",
computedOnDemand=true | false,
computedVars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions={key-1=any-list-or-data-type-1 <, key-2=any-list-or-data-type-2, ...>},
groupBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter name="table-name",
orderBy
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
singlePass=true | false,
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}},
where="where-expression",
whereTable
={
casLib="string"
dataSourceOptions={adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
importOptions={fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter name="table-name"
vars
={{
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
}, {...}}
where="where-expression"
}
},
technique="POWER" | "SUBSPACE",
weight="variable-name"
}
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力データテーブル

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

パラメーターの説明

blockSize=integer

デフォルト0

class={{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>}

class パラメーターの指定の詳細については、共通 classStatement パラメーターを参照してください。

別名classVars
nominal

classglobalopts={classopts}

classglobalopts パラメーターの指定の詳細については、共通 classopts パラメーターを参照してください。

collection={{collection-1} <, {collection-2}, ...>}

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を定義します。

collection の値は次のいずれかになります:

details=true | false

True に設定すると、この効果に関連する追加の詳細を示すテーブルが要求されます。

デフォルトfalse
* name="string"

効果の名前を指定します。

* vars={"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を指定します。コレクション効果によって寄与される計画行列の列は、コレクション効果の定義に表示される順序での構成変数のデザイン列です。

computeU=true | false

デフォルトfalse

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

epsilon=double

デフォルト1E-12

freq="variable-name"

k=integer

デフォルト10

model={modelStatement}

model パラメーターの指定の詳細については、共通 modelStatement パラメーターを参照してください。

multimember={{multimember-1} <, {multimember-2}, ...>}

vars パラメーターで指定された 1 つ以上の分類変数を使用して、各オブザベーションを分類変数のレベルの結合の 1 つ以上のレベルに関連付けることができます。

multimember パラメーターの指定の詳細については、共通 multimember パラメーターを参照してください。

noCentering=true | false

デフォルトfalse

noScaling=true | false

デフォルトfalse

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名displayOut

partbyfrac={partByFracStatement}

partByFracStatement の値は次のいずれかになります:

seed=integer

データのパーティション分割に使用される乱数生成器で使用するシードを指定します。

デフォルト0
test=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションをテストの役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

範囲0–1
validate=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションを検証の役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

別名valid
範囲0–1

partbyvar={partByVarStatement}

長い形式partbyvar={name="variable-name"}
短い形式partbyvar="variable-name"

partByVarStatement の値は次のいずれかになります:

* name="variable-name"

各オブザベーションに役割を割り当てるために値が使用される入力テーブルの変数に名前を指定します。

test="string"

テストの役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

train="string"

学習の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。学習パラメーターを指定しないと、テストと検証パラメーターによって役割が決定されないすべてのオブザベーションは、学習に割り当てられます。

validate="string"

検証の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

別名valid

polynomial={{polynomial-1} <, {polynomial-2}, ...>}

多項式の効果を指定します。指定されたすべての変数は数値でなければなりません。計画行列の列は、指定された多項式の各項に対して生成されます。デフォルトでは、これらの項のそれぞれは、モデル構築の目的で個別の効果として扱われます。

polynomial パラメーターの指定の詳細については、共通 polynomial パラメーターを参照してください。

別名poly

q=integer

デフォルト0

randSeed=integer

デフォルト1

spline={{spline-1} <, {spline-2}, ...>}

変数を指定されたパラメーターに依存するスプライン基底に展開します。

spline パラメーターの指定の詳細については、共通 spline パラメーターを参照してください。

* table={castable}

入力データテーブル

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

technique="POWER" | "SUBSPACE"

デフォルトSUBSPACE

weight="variable-name"

hdpca アクション

ランダム化 PCA のアクション。

Python 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results=s.glrm.hdpca(
blockSize=integer,
class_
=[{
"countMissing":True | False,
"descending":True | False,
"ignoreMissing":True | False,
"levelizeRaw":True | False,
"maxLev":integer,
"order":"FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
"param":"BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
"ref":"FIRST" | "LAST" | double | "string",
"split":True | False,
required parameter "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
}<, {...}>],
classglobalopts
={
"countMissing":True | False,
"descending":True | False,
"ignoreMissing":True | False,
"levelizeRaw":True | False,
"maxLev":integer,
"order":"FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
"param":"BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
"ref":"FIRST" | "LAST" | double | "string",
"split":True | False
},
collection
=[{
"details":True | False,
required parameter "name":"string",
required parameter "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
}<, {...}>],
computeU=True | False,
display
={
"caseSensitive":True | False,
"exclude":True | False,
"excludeAll":True | False,
"keyIsPath":True | False,
"names":["string-1" <, "string-2", ...>],
"pathType":"LABEL" | "NAME",
"traceNames":True | False
},
epsilon=double,
freq="variable-name",
k=integer,
model
={
"censor":"variable-name",
"depVars"
:[{
"name":"variable-name",
"options":{modelopts}
}<, {...}>],
"dist":"BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL",
"effects"
:[{
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE",
"maxInteract":integer,
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>],
required parameter "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
}<, {...}>],
"entry":"variable-name",
"group"
:[{
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE",
"maxInteract":integer,
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>],
required parameter "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
}<, {...}>],
"include":integer | [{effect-1} <, {effect-2}, ...>],
"informative":True | False,
"link":"CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO",
"noint":True | False,
"offset":"variable-name",
"start":integer | [{effect-1} <, {effect-2}, ...>],
"subject"
:[{
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE",
"maxInteract":integer,
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>],
required parameter "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
}<, {...}>],
"trial":"variable-name"
},
multimember
=[{
"details":True | False,
required parameter "name":"string",
"noEffect":True | False,
"stdize":True | False,
required parameter "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>],
"weight":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
}<, {...}>],
noCentering=True | False,
noScaling=True | False,
outputTables
={
"groupByVarsRaw":True | False,
"includeAll":True | False,
"names":["string-1" <, "string-2", ...>] | {"key-1":{casouttable-1} <, "key-2":{casouttable-2}, ...>},
"repeated":True | False,
"replace":True | False
},
partbyfrac
={
"seed":integer,
"test":double,
"validate":double
},
partbyvar
={
required parameter "name":"variable-name",
"test":"string",
"train":"string",
"validate":"string"
},
polynomial
=[{
"degree":integer,
"details":True | False,
"labelStyle"
:{
"expand":True | False
"exponent":"string"
"includeName":True | False
"productSymbol":"NONE" | "string"
},
"mDegree":integer,
required parameter "name":"string",
"noSeparate":True | False,
"standardize"
:{
"method":"MOMENTS" | "MRANGE" | "WMOMENTS"
"options":"CENTER" | "CENTERSCALE" | "NONE" | "SCALE"
"prefix":"NONE" | "string"
},
required parameter "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
}<, {...}>],
q=integer,
randSeed=integer,
spline
=[{
"basis":"BSPLINE" | "TPF_DEFAULT" | "TPF_NOINT" | "TPF_NOINTANDNOPOWERS" | "TPF_NOPOWERS",
"dataBoundary":True | False,
"degree":integer,
"details":True | False,
"knotMax":double,
"knotMethod"
:{
"equal":integer
"list":[double-1 <, double-2, ...>]
"listWithBoundary":[double-1 <, double-2, ...>]
"multiscale"
:{
"endScale":integer
"startScale":integer
}
"rangeFractions":[double-1 <, double-2, ...>]
},
"knotMin":double,
required parameter "name":"string",
"naturalCubic":True | False,
"separate":True | False,
"split":True | False,
required parameter "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
}<, {...}>],
required parameter table
={
"caslib":"string",
"computedOnDemand":True | False,
"computedVars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"computedVarsProgram":"string",
"dataSourceOptions":{"key-1":{any-list-or-data-type-1} <, "key-2":{any-list-or-data-type-2}, ...>},
"groupBy"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"groupByMode":"NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters},
required parameter "name":"table-name",
"orderBy"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"singlePass":True | False,
"vars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>],
"where":"where-expression",
"whereTable"
:{
"casLib":"string"
"dataSourceOptions":{adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters}
"importOptions":{"fileType":"ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters}
required parameter "name":"table-name"
"vars"
:[{
"format":"string",
"formattedLength":integer,
"label":"string",
required parameter "name":"variable-name",
"nfd":integer,
"nfl":integer
}<, {...}>]
"where":"where-expression"
}
},
technique="POWER" | "SUBSPACE",
weight="variable-name"
)
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力データテーブル

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

パラメーターの説明

blockSize=integer

デフォルト0

class_=[{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>]

class パラメーターの指定の詳細については、共通 classStatement パラメーターを参照してください。

別名classVars
nominal

classglobalopts={classopts}

classglobalopts パラメーターの指定の詳細については、共通 classopts パラメーターを参照してください。

collection=[{collection-1} <, {collection-2}, ...>]

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を定義します。

collection の値は次のいずれかになります:

"details":True | False

True に設定すると、この効果に関連する追加の詳細を示すテーブルが要求されます。

デフォルトFalse
* "name":"string"

効果の名前を指定します。

* "vars":["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を指定します。コレクション効果によって寄与される計画行列の列は、コレクション効果の定義に表示される順序での構成変数のデザイン列です。

computeU=True | False

デフォルトFalse

display={displayTables}

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

epsilon=double

デフォルト1E-12

freq="variable-name"

k=integer

デフォルト10

model={modelStatement}

model パラメーターの指定の詳細については、共通 modelStatement パラメーターを参照してください。

multimember=[{multimember-1} <, {multimember-2}, ...>]

vars パラメーターで指定された 1 つ以上の分類変数を使用して、各オブザベーションを分類変数のレベルの結合の 1 つ以上のレベルに関連付けることができます。

multimember パラメーターの指定の詳細については、共通 multimember パラメーターを参照してください。

noCentering=True | False

デフォルトFalse

noScaling=True | False

デフォルトFalse

outputTables={outputTables}

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名displayOut

partbyfrac={partByFracStatement}

partByFracStatement の値は次のいずれかになります:

"seed":integer

データのパーティション分割に使用される乱数生成器で使用するシードを指定します。

デフォルト0
"test":double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションをテストの役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

範囲0–1
"validate":double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションを検証の役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

別名valid
範囲0–1

partbyvar={partByVarStatement}

長い形式partbyvar={"name":"variable-name"}
短い形式partbyvar="variable-name"

partByVarStatement の値は次のいずれかになります:

* "name":"variable-name"

各オブザベーションに役割を割り当てるために値が使用される入力テーブルの変数に名前を指定します。

"test":"string"

テストの役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

"train":"string"

学習の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。学習パラメーターを指定しないと、テストと検証パラメーターによって役割が決定されないすべてのオブザベーションは、学習に割り当てられます。

"validate":"string"

検証の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

別名valid

polynomial=[{polynomial-1} <, {polynomial-2}, ...>]

多項式の効果を指定します。指定されたすべての変数は数値でなければなりません。計画行列の列は、指定された多項式の各項に対して生成されます。デフォルトでは、これらの項のそれぞれは、モデル構築の目的で個別の効果として扱われます。

polynomial パラメーターの指定の詳細については、共通 polynomial パラメーターを参照してください。

別名poly

q=integer

デフォルト0

randSeed=integer

デフォルト1

spline=[{spline-1} <, {spline-2}, ...>]

変数を指定されたパラメーターに依存するスプライン基底に展開します。

spline パラメーターの指定の詳細については、共通 spline パラメーターを参照してください。

* table={castable}

入力データテーブル

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

technique="POWER" | "SUBSPACE"

デフォルトSUBSPACE

weight="variable-name"

hdpca アクション

ランダム化 PCA のアクション。

R 構文

すべて展開すべて折りたたむ
results <– cas.glrm.hdpca(s,
blockSize=integer,
class
=list( list(
countMissing=TRUE | FALSE,
descending=TRUE | FALSE,
ignoreMissing=TRUE | FALSE,
levelizeRaw=TRUE | FALSE,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=TRUE | FALSE,
required parameter vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
) <, list(...)>),
classglobalopts
=list(
countMissing=TRUE | FALSE,
descending=TRUE | FALSE,
ignoreMissing=TRUE | FALSE,
levelizeRaw=TRUE | FALSE,
maxLev=integer,
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL",
param="BTH" | "EFFECT" | "GLM" | "ORDINAL" | "ORTHBTH" | "ORTHEFFECT" | "ORTHORDINAL" | "ORTHPOLY" | "ORTHREF" | "POLYNOMIAL" | "REFERENCE",
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string",
split=TRUE | FALSE
),
collection
=list( list(
details=TRUE | FALSE,
required parameter name="string",
required parameter vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
) <, list(...)>),
computeU=TRUE | FALSE,
display
=list(
caseSensitive=TRUE | FALSE,
exclude=TRUE | FALSE,
excludeAll=TRUE | FALSE,
keyIsPath=TRUE | FALSE,
names=list("string-1" <, "string-2", ...>),
pathType="LABEL" | "NAME",
traceNames=TRUE | FALSE
),
epsilon=double,
freq="variable-name",
k=integer,
model
=list(
censor="variable-name",
depVars
=list( list(
name="variable-name",
options=list(modelopts)
) <, list(...)>),
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL",
effects
=list( list(
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>),
required parameter vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
) <, list(...)>),
entry="variable-name",
group
=list( list(
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>),
required parameter vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
) <, list(...)>),
include=integer | list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>),
informative=TRUE | FALSE,
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO",
noint=TRUE | FALSE,
offset="variable-name",
start=integer | list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>),
subject
=list( list(
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE",
maxInteract=integer,
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>),
required parameter vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
) <, list(...)>),
trial="variable-name"
),
multimember
=list( list(
details=TRUE | FALSE,
required parameter name="string",
noEffect=TRUE | FALSE,
stdize=TRUE | FALSE,
required parameter vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>),
weight=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
) <, list(...)>),
noCentering=TRUE | FALSE,
noScaling=TRUE | FALSE,
outputTables
=list(
groupByVarsRaw=TRUE | FALSE,
includeAll=TRUE | FALSE,
names=list("string-1" <, "string-2", ...>) | list(key-1=list(casouttable-1) <, key-2=list(casouttable-2), ...>),
repeated=TRUE | FALSE,
replace=TRUE | FALSE
),
partbyfrac
=list(
seed=integer,
test=double,
validate=double
),
partbyvar
=list(
required parameter name="variable-name",
test="string",
train="string",
validate="string"
),
polynomial
=list( list(
degree=integer,
details=TRUE | FALSE,
labelStyle
=list(
expand=TRUE | FALSE
exponent="string"
includeName=TRUE | FALSE
productSymbol="NONE" | "string"
),
mDegree=integer,
required parameter name="string",
noSeparate=TRUE | FALSE,
standardize
=list(
method="MOMENTS" | "MRANGE" | "WMOMENTS"
options="CENTER" | "CENTERSCALE" | "NONE" | "SCALE"
prefix="NONE" | "string"
),
required parameter vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
) <, list(...)>),
q=integer,
randSeed=integer,
spline
=list( list(
basis="BSPLINE" | "TPF_DEFAULT" | "TPF_NOINT" | "TPF_NOINTANDNOPOWERS" | "TPF_NOPOWERS",
dataBoundary=TRUE | FALSE,
degree=integer,
details=TRUE | FALSE,
knotMax=double,
knotMethod
=list(
equal=integer
list=list(double-1 <, double-2, ...>)
listWithBoundary=list(double-1 <, double-2, ...>)
multiscale
=list(
endScale=integer
startScale=integer
)
rangeFractions=list(double-1 <, double-2, ...>)
),
knotMin=double,
required parameter name="string",
naturalCubic=TRUE | FALSE,
separate=TRUE | FALSE,
split=TRUE | FALSE,
required parameter vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
) <, list(...)>),
required parameter table
=list(
caslib="string",
computedOnDemand=TRUE | FALSE,
computedVars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
computedVarsProgram="string",
dataSourceOptions=list(key-1=list(any-list-or-data-type-1) <, key-2=list(any-list-or-data-type-2), ...>),
groupBy
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
groupByMode="NOSORT" | "REDISTRIBUTE",
importOptions=list(fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters),
required parameter name="table-name",
orderBy
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
singlePass=TRUE | FALSE,
vars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>),
where="where-expression",
whereTable
=list(
casLib="string"
dataSourceOptions=list(adls_noreq-parameters | bigquery-parameters | cas_noreq-parameters | clouddex-parameters | db2-parameters | dnfs-parameters | esp-parameters | fedsvr-parameters | gcs_noreq-parameters | hadoop-parameters | hana-parameters | impala-parameters | informix-parameters | jdbc-parameters | mongodb-parameters | mysql-parameters | odbc-parameters | oracle-parameters | path-parameters | postgres-parameters | redshift-parameters | s3-parameters | sapiq-parameters | sforce-parameters | singlestore_standard-parameters | snowflake-parameters | spark-parameters | spde-parameters | sqlserver-parameters | ss_noreq-parameters | teradata-parameters | vertica-parameters | yellowbrick-parameters)
importOptions=list(fileType="ANY" | "AUDIO" | "AUTO" | "BASESAS" | "CSV" | "DELIMITED" | "DOCUMENT" | "DTA" | "ESP" | "EXCEL" | "FMT" | "HDAT" | "IMAGE" | "JMP" | "LASR" | "PARQUET" | "SOUND" | "SPSS" | "VIDEO" | "XLS", fileType-specific-parameters)
required parameter name="table-name"
vars
=list( list(
format="string",
formattedLength=integer,
label="string",
required parameter name="variable-name",
nfd=integer,
nfl=integer
) <, list(...)>)
where="where-expression"
)
),
technique="POWER" | "SUBSPACE",
weight="variable-name"
)
必須パラメーター

要約: 入力テーブルと出力テーブル

行にサブパラメーターが含まれる場合は、サブパラメーターに名前、caslibなどを指定できます。サブパラメーターが含まれない場合は、パラメーターに名前、caslibなどを指定できます。

入力テーブルの読み込みパラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

required parametertable

—

入力データテーブル

出力テーブルの作成パラメーター

パラメーター

サブパラメーター

説明

 outputTables

names

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

パラメーターの説明

blockSize=integer

デフォルト0

class=list( list(classStatement-1) <, list(classStatement-2), ...>)

class パラメーターの指定の詳細については、共通 classStatement パラメーターを参照してください。

別名classVars
nominal

classglobalopts=list(classopts)

classglobalopts パラメーターの指定の詳細については、共通 classopts パラメーターを参照してください。

collection=list( list(collection-1) <, list(collection-2), ...>)

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を定義します。

collection の値は次のいずれかになります:

details=TRUE | FALSE

True に設定すると、この効果に関連する追加の詳細を示すテーブルが要求されます。

デフォルトFALSE
* name="string"

効果の名前を指定します。

* vars=list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)

複数の自由度を持つ単一の効果として扱われる一連の変数を指定します。コレクション効果によって寄与される計画行列の列は、コレクション効果の定義に表示される順序での構成変数のデザイン列です。

computeU=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

display=list(displayTables)

クライアントに表示するために送信する結果テーブルのリストを指定します。

display パラメーターの指定の詳細については、共通 displayTables パラメーターを参照してください。

epsilon=double

デフォルト1E-12

freq="variable-name"

k=integer

デフォルト10

model=list(modelStatement)

model パラメーターの指定の詳細については、共通 modelStatement パラメーターを参照してください。

multimember=list( list(multimember-1) <, list(multimember-2), ...>)

vars パラメーターで指定された 1 つ以上の分類変数を使用して、各オブザベーションを分類変数のレベルの結合の 1 つ以上のレベルに関連付けることができます。

multimember パラメーターの指定の詳細については、共通 multimember パラメーターを参照してください。

noCentering=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

noScaling=TRUE | FALSE

デフォルトFALSE

outputTables=list(outputTables)

CAS テーブルとしてサーバーに保存する結果テーブルの名前をリストします。

outputTables パラメーターの指定の詳細については、共通 outputTables パラメーターを参照してください。

別名displayOut

partbyfrac=list(partByFracStatement)

partByFracStatement の値は次のいずれかになります:

seed=integer

データのパーティション分割に使用される乱数生成器で使用するシードを指定します。

デフォルト0
test=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションをテストの役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

範囲0–1
validate=double

入力テーブルの指定された比率のオブザベーションを検証の役割にランダムに割り当てます。テストと検証のパラメーターで指定されている分数の合計は 1 より小さくなければなりません。

別名valid
範囲0–1

partbyvar=list(partByVarStatement)

長い形式partbyvar=list(name="variable-name")
短い形式partbyvar="variable-name"

partByVarStatement の値は次のいずれかになります:

* name="variable-name"

各オブザベーションに役割を割り当てるために値が使用される入力テーブルの変数に名前を指定します。

test="string"

テストの役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

train="string"

学習の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。学習パラメーターを指定しないと、テストと検証パラメーターによって役割が決定されないすべてのオブザベーションは、学習に割り当てられます。

validate="string"

検証の役割にオブザベーションを割り当てるために使用される変数のフォーマットされた値を指定します。

別名valid

polynomial=list( list(polynomial-1) <, list(polynomial-2), ...>)

多項式の効果を指定します。指定されたすべての変数は数値でなければなりません。計画行列の列は、指定された多項式の各項に対して生成されます。デフォルトでは、これらの項のそれぞれは、モデル構築の目的で個別の効果として扱われます。

polynomial パラメーターの指定の詳細については、共通 polynomial パラメーターを参照してください。

別名poly

q=integer

デフォルト0

randSeed=integer

デフォルト1

spline=list( list(spline-1) <, list(spline-2), ...>)

変数を指定されたパラメーターに依存するスプライン基底に展開します。

spline パラメーターの指定の詳細については、共通 spline パラメーターを参照してください。

* table=list(castable)

入力データテーブル

table パラメーターの指定の詳細については、共通 castable (形式 1) パラメーターを参照してください。

technique="POWER" | "SUBSPACE"

デフォルトSUBSPACE

weight="variable-name"

最終更新: 2026年3月26日