回帰 アクションセット: 構文
線形、一般化線形、ロジスティックモデルを当てはめるアクションを提供します
modelMatrix アクション
指定されたモデルステートメントに関連付けられた計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。。
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。
|
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を指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
required parameteroutput |
required parametercasOut |
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。 |
|
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
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
このアクションで使用される変数の属性を変更します。現在、入力および名義パラメーターで指定された属性は無視されます。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|
class={{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>}
分析で説明変数として使用される分類変数の名前を指定します。
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 |
|---|
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。
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。
freq="variable-name"
各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数に名前を指定します。
inputs={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
model={outdesModelList}
従属変数、説明効果、モデルオプションに名前を指定します。
outdesModelList の値は次のいずれかになります:
depVars={{responsevar-1} <, {responsevar-2}, ...>}
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。
| 別名 | depVar |
|---|---|
| target |
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
effects={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
entry="variable-name"
追加変数を指定します。
group={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
混合モデルの G の共分散構造における異質性を指定する効果を定義します。同じレベルのグループ効果を持つすべてのオブザベーションには、同じ共分散パラメーターを持ちます。グループ効果の新しいレベルごとに、元のグループと同じ構造を持つ新しい共分散パラメーターセットが生成されます。
effect の値は次のいずれかになります:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
include=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
informative=TRUE | FALSE
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。
| デフォルト | FALSE |
|---|
noint=TRUE | FALSE
True に設定すると、モデルに切片項は含まれません。
| デフォルト | FALSE |
|---|
start=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
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。
nominals={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
* output={outDesignOutputStatement}
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。
| 別名 | outDesign |
|---|
outDesignOutputStatement の値は次のいずれかになります:
* casOut={casouttable}
出力テーブルの設定を指定します。
casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。
copyVars="ALL" | "ALL_MODEL" | "ALL_NUMERIC" | {"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
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。
prefix="string"
計画行列の列名をユーザー指定の接頭辞に置き換え、その後に列インデックスを付けます。
| 別名 | pref |
|---|---|
| prf | |
| デフォルト | "Col" |
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 |
|---|
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 |
|---|
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を指定します。
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。
target="string"
分析に使用するターゲット変数を指定します。
weight="variable-name"
データの重み付き分析を実行する際に使用する数値変数に名前を指定します。
modelMatrix アクション
指定されたモデルステートメントに関連付けられた計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。。
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。
|
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を指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
required parameteroutput |
required parametercasOut |
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。 |
|
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
attributes={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
このアクションで使用される変数の属性を変更します。現在、入力および名義パラメーターで指定された属性は無視されます。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|
class={{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>}
分析で説明変数として使用される分類変数の名前を指定します。
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 |
|---|
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。
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。
freq="variable-name"
各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数に名前を指定します。
inputs={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
model={outdesModelList}
従属変数、説明効果、モデルオプションに名前を指定します。
outdesModelList の値は次のいずれかになります:
depVars={{responsevar-1} <, {responsevar-2}, ...>}
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。
| 別名 | depVar |
|---|---|
| target |
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
effects={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
entry="variable-name"
追加変数を指定します。
group={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
混合モデルの G の共分散構造における異質性を指定する効果を定義します。同じレベルのグループ効果を持つすべてのオブザベーションには、同じ共分散パラメーターを持ちます。グループ効果の新しいレベルごとに、元のグループと同じ構造を持つ新しい共分散パラメーターセットが生成されます。
effect の値は次のいずれかになります:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
include=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
informative=true | false
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。
| デフォルト | false |
|---|
noint=true | false
True に設定すると、モデルに切片項は含まれません。
| デフォルト | false |
|---|
start=integer | {{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest={"string-1" <, "string-2", ...>}
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars={"string-1" <, "string-2", ...>}
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
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。
nominals={{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>}
* output={outDesignOutputStatement}
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。
| 別名 | outDesign |
|---|
outDesignOutputStatement の値は次のいずれかになります:
* casOut={casouttable}
出力テーブルの設定を指定します。
casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。
copyVars="ALL" | "ALL_MODEL" | "ALL_NUMERIC" | {"variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>}
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。
prefix="string"
計画行列の列名をユーザー指定の接頭辞に置き換え、その後に列インデックスを付けます。
| 別名 | pref |
|---|---|
| prf | |
| デフォルト | "Col" |
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 |
|---|
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 |
|---|
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を指定します。
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。
target="string"
分析に使用するターゲット変数を指定します。
weight="variable-name"
データの重み付き分析を実行する際に使用する数値変数に名前を指定します。
modelMatrix アクション
指定されたモデルステートメントに関連付けられた計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。。
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。
|
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を指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
required parameteroutput |
required parametercasOut |
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。 |
|
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
attributes=[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
このアクションで使用される変数の属性を変更します。現在、入力および名義パラメーターで指定された属性は無視されます。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|
class_=[{classStatement-1} <, {classStatement-2}, ...>]
分析で説明変数として使用される分類変数の名前を指定します。
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 |
|---|
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。
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。
freq="variable-name"
各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数に名前を指定します。
inputs=[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
model={outdesModelList}
従属変数、説明効果、モデルオプションに名前を指定します。
outdesModelList の値は次のいずれかになります:
"depVars":[{responsevar-1} <, {responsevar-2}, ...>]
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。
| 別名 | depVar |
|---|---|
| target |
"name":"variable-name"
応答変数に名前を指定します。
"effects":[{effect-1} <, {effect-2}, ...>]
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:
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
"maxInteract":integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>]
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
"entry":"variable-name"
追加変数を指定します。
"group":[{effect-1} <, {effect-2}, ...>]
混合モデルの G の共分散構造における異質性を指定する効果を定義します。同じレベルのグループ効果を持つすべてのオブザベーションには、同じ共分散パラメーターを持ちます。グループ効果の新しいレベルごとに、元のグループと同じ構造を持つ新しい共分散パラメーターセットが生成されます。
effect の値は次のいずれかになります:
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
"maxInteract":integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>]
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
"include":integer | [{effect-1} <, {effect-2}, ...>]
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:
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
"maxInteract":integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>]
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
"informative":True | False
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。
| デフォルト | False |
|---|
"noint":True | False
True に設定すると、モデルに切片項は含まれません。
| デフォルト | False |
|---|
"start":integer | [{effect-1} <, {effect-2}, ...>]
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:
"interaction":"BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
"maxInteract":integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
"nest":["string-1" <, "string-2", ...>]
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* "vars":["string-1" <, "string-2", ...>]
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
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。
nominals=[{casinvardesc-1} <, {casinvardesc-2}, ...>]
* output={outDesignOutputStatement}
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。
| 別名 | outDesign |
|---|
outDesignOutputStatement の値は次のいずれかになります:
* "casOut":{casouttable}
出力テーブルの設定を指定します。
casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。
"copyVars":"ALL" | "ALL_MODEL" | "ALL_NUMERIC" | ["variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>]
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。
"prefix":"string"
計画行列の列名をユーザー指定の接頭辞に置き換え、その後に列インデックスを付けます。
| 別名 | pref |
|---|---|
| prf | |
| デフォルト | "Col" |
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 |
|---|
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 |
|---|
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を指定します。
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。
target="string"
分析に使用するターゲット変数を指定します。
weight="variable-name"
データの重み付き分析を実行する際に使用する数値変数に名前を指定します。
modelMatrix アクション
指定されたモデルステートメントに関連付けられた計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。。
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。
|
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を指定します。 |
|
パラメーター |
サブパラメーター |
説明 |
|---|---|---|
|
required parameteroutput |
required parametercasOut |
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。 |
|
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
attributes=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
このアクションで使用される変数の属性を変更します。現在、入力および名義パラメーターで指定された属性は無視されます。
attributes パラメーターの指定の詳細については、共通 casinvardesc パラメーターを参照してください。
| 別名 | attribute |
|---|
class=list( list(classStatement-1) <, list(classStatement-2), ...>)
分析で説明変数として使用される分類変数の名前を指定します。
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 |
|---|
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。
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。
freq="variable-name"
各オブザベーションの発生頻度を含む数値変数に名前を指定します。
inputs=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
model=list(outdesModelList)
従属変数、説明効果、モデルオプションに名前を指定します。
outdesModelList の値は次のいずれかになります:
depVars=list( list(responsevar-1) <, list(responsevar-2), ...>)
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。
| 別名 | depVar |
|---|---|
| target |
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
effects=list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>)
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>)
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
entry="variable-name"
追加変数を指定します。
group=list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>)
混合モデルの G の共分散構造における異質性を指定する効果を定義します。同じレベルのグループ効果を持つすべてのオブザベーションには、同じ共分散パラメーターを持ちます。グループ効果の新しいレベルごとに、元のグループと同じ構造を持つ新しい共分散パラメーターセットが生成されます。
effect の値は次のいずれかになります:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>)
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
include=integer | list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>)
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>)
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
informative=TRUE | FALSE
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。
| デフォルト | FALSE |
|---|
noint=TRUE | FALSE
True に設定すると、モデルに切片項は含まれません。
| デフォルト | FALSE |
|---|
start=integer | list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>)
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:
interaction="BAR" | "CROSS" | "NONE"
変数の交互作用の種類を指定します。
| 別名 | interact |
|---|---|
| デフォルト | NONE |
maxInteract=integer
BAR の交互作用と組み合わせて使用すると、指定した整数値よりも次数が高い交互作用の効果を排除します。
nest=list("string-1" <, "string-2", ...>)
vars パラメーターによって定義された項内でネストされる変数を指定します。BAR または CROSS 交互作用の項では、ネストは vars パラメーターの最後の変数に対応します。交互作用のない項については、ネストは vars パラメーターにリストされているすべての変数に分散されます。
* vars=list("string-1" <, "string-2", ...>)
効果の項を定義する際に使用する変数を指定します。少なくとも 1 つの変数を指定する必要があります。
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。
nominals=list( list(casinvardesc-1) <, list(casinvardesc-2), ...>)
* output=list(outDesignOutputStatement)
指定されたモデルの計画行列を含むテーブルをサーバー上に作成します。
| 別名 | outDesign |
|---|
outDesignOutputStatement の値は次のいずれかになります:
* casOut=list(casouttable)
出力テーブルの設定を指定します。
casOut パラメーターの指定の詳細については、共通 casouttable (形式 1) パラメーターを参照してください。
copyVars="ALL" | "ALL_MODEL" | "ALL_NUMERIC" | list("variable-name-1" <, "variable-name-2", ...>)
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。
prefix="string"
計画行列の列名をユーザー指定の接頭辞に置き換え、その後に列インデックスを付けます。
| 別名 | pref |
|---|---|
| prf | |
| デフォルト | "Col" |
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 |
|---|
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 |
|---|
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を指定します。
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。
target="string"
分析に使用するターゲット変数を指定します。
weight="variable-name"
データの重み付き分析を実行する際に使用する数値変数に名前を指定します。