出力テーブルの設定を指定します。

casouttable の値は次のいずれかになります:

True に設定すると、DATA ステップコードにコメントが追加されます。

True に設定すると、累積ハザードを予測するためのコードを生成します。

DATA ステップコードでのパラメーター推定値などの派生数の書式設定に使用する幅を指定します。

各レベルの DATA ステップコードをインデントするスペースの数を指定します。

DATA ステップコードの配列名とステートメントラベルで使用するラベル ID を指定します。デフォルトでは、ランダムな正の整数が使用されます。

生成されたコードの行サイズを指定します。

True に設定すると、フォーマットされた値を持つ変数の比較は、パディング付きの完全なフォーマット幅に基づいて行われます。デフォルトでは、先頭と末尾の空白は、フォーマットされた値から削除されます。

分位点確率のリストを指定します。生存確率または累積ハザードは、対応する分位点で予測されます。

True に設定すると、時点を表示するためのコードが生成されます。

True に設定すると、生存確率を予測するためのコードを生成します。

True に設定すると、テーブルの格納に適した方法でコードが生成されます。

生存確率または累積ハザードが予測される時点のリストを指定します。

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。

打ち切り変数を指定します。

打ち切られたオブザベーションを識別する数値のリストを指定します。

True に設定すると、パラメーター推定値の上限と下限の信頼限界が表示されます。

モデルの応答変数として使用する 1 つ以上の変数を指定します。すべてのモデルが複数の応答変数をサポートしているわけではありません。

モデルを定義する効果のリストを指定します。このリストの各項は、vars パラメーターで指定された変数とその交互作用 (NONE、CROSS、BAR) で構成されます。交互作用が BAR の場合、maxInteract パラメーターによって制限されます。

effect の値は次のいずれかになります:

追加変数を指定します。

指定した選択方法の選択プロセスの開始時に含める効果を指定します。含まれる効果は、選択プロセス中に削除されることはありません。n を指定した場合 (n は正の整数)、含まれる効果はモデル仕様の最初の n 個の効果で構成されます。

effect の値は次のように指定されます:

True に設定すると、余分なモデル効果を使用して、欠損値をモデル化します。これらの効果は、効果に関与する連続モデル変数の値が欠落値である場合は値 1 をとり、それ以外の場合は値 0 をとるダミー変数から構成されます。元のモデル効果の欠損値は、非欠損値の効果の平均値に置き換えられます。分類変数の場合、欠損値は有効なレベルとして扱われます。

LASSO 法の基本正則化パラメーターを指定します。

LASSO 法の最大ステップ数を指定します。

LASSO 法の収束基準を指定します。

数値オフセット変数を指定します。この変数は、分類変数、応答変数、説明変数のいずれにもなりません。

True に設定すると、Type 3 の効果の検定が実行されます。フルランクのパラメーター化または構成された効果を持つモデルの場合、Type 3 効果の検定は Joint 検定に置き換えられます。効果の Joint 検定は、その効果に関連付けられているすべてのパラメーターがゼロかどうかをテストします。このような Joint 検定は、GLM パラメーター化の下での Type 3 効果の検定と同等ではない場合があります。

FORWARD、FORWARDSWAP、STEPWISE 選択法で選択プロセスを開始するために使用する効果を指定します。n を指定した場合 (n は正の整数)、開始モデルはモデル仕様の最初の n 個の効果で構成されます。

effect の値は次のように指定されます:

絶対関数の収束基準を指定します。

絶対関数差の収束基準を指定します。

絶対勾配の収束基準を指定します。

絶対パラメーターの収束基準を指定します。

相対関数差の収束基準を指定します。

第 2 相対関数差の収束基準を指定します。

相対勾配の収束基準を指定します。

第 2 相対勾配の収束基準を指定します。

反復履歴の表示を制御します。

関数評価の最大数を指定します。

最大反復回数を指定します。

最大許容 CPU 時間を秒単位で指定します。

最小反復回数を指定します。

最適化の手法を指定します。

相対パラメーターの収束基準を指定します。

入力テーブルから出力テーブルにコピーされる 1 つ以上の変数のリストを指定します。代わりに、すべての変数、モデリングで使用されるすべての変数、またはすべての数値変数を入力テーブルから出力テーブルにコピーする値 ALL、ALL_MODEL、またはALL_NUMERIC を指定することもできます。

指定された時間の累積ハザードに名前を指定します。

dfBeta 統計名の接頭辞を指定します。dfBeta 統計名は、この接頭辞のアンダースコアとパラメーターの名前の連結です。

尤度変位統計量に名前を指定します。

デビアンス残差に名前を指定します。

マーチンゲール残差に名前を指定します。

Schoenfeld 残差名の接頭辞を指定します。Schoenfeld 残差名は、この接頭辞のアンダースコアとパラメーターの名前の連結です。

スコア残差名の接頭辞を指定します。スコア残差名は、この接頭辞のアンダースコアとパラメーターの名前の連結です。

オブザベーションの学習、検証、テストの役割を識別します。

線形予測子の標準誤差に名前を指定します。

観測された故障時の生存確率を指定します。

重み付き Schoenfeld 残差名の接頭辞を指定します。重み付き Schoenfeld 残差名は、この残差名のアンダースコアとパラメーターの名前の連結です。

線形予測子に名前を指定します。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

詳細レベル ALL が指定されている場合、選択プロセスの各ステップで表示する候補の最大数を指定します。

モデルを選択するための基準を指定します。指定した基準は、選択プロセスの各ステップで評価され、最適な基準値をもたらすモデルが選択されます。

選択プロセスについて生成する詳細レベルを指定します。

Elastic Net 選択法の実行に使用するオプションを指定します。

enOptions の値は次のいずれかになります:

True に設定すると、Elastic Net 選択法でベータにスケーリングが適用されます。

Elastic Net 選択法で使用する反復回数を指定します。

一般化線形モデルの変数減少法の際に、モデルから変数を削除するたびに、残りの勾配推定値に対する一次近似を計算する Lawless and Singhal (1978) の計算アルゴリズムを実装します。

モデル階層要件を適用するかどうか、および適用する方法を指定します。モデル階層とは、モデルに含まれるすべての項に対して、その項に含まれるすべてのモデル効果がモデルに存在しなければならないという要件を指します。

Relaxed LASSO 法の係数を指定します。

Elastic Net 選択法で L2 パラメーターを指定します。

Elastic Net 選択法で L2 パラメーターを検索する際に使用する上限を指定します。

Elastic Net 選択法で L2 パラメーターを検索する際に使用する下限を指定します。

選択プロセス中に考慮するモデルの最大効果を指定します。このパラメーターは変数減少法では無視されます。

実行する選択ステップの最大数を指定します。

モデル選択の方法を指定します。

変数減少法の際に考慮するモデルの効果の最小数を指定します。

True に設定すると、選択診断プロットの作成に使用できる coefficientProgression と selectionSummaryForPlots テーブルが生成されます。

True に設定すると、Relaxed LASSO 法が適用されます。

選択法の各ステップで効果が追加または削除される順序を決定する際に使用する基準を指定します。このパラメーターは、LAR または LASSO 選択には適用されません。

有意水準が選択基準または停止基準として使用された場合の追加の有意水準を指定します。

有意水準が選択基準または停止基準として使用された場合の削除の有意水準を指定します。

選択プロセスを停止するために使用する基準を指定します。停止基準を指定しない場合、モデルを選択するために使用される基準も停止基準として使用されます。

極値を検出するために、停止基準を悪化させる必要がある連続するステップの数を指定します。