共通パラメーター: modelStatement
パラメーターの説明
censor="variable-name"
打ち切り変数を指定します。
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 |
responsevar の値は次のいずれかになります:
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
options={modelopts}
応答変数のパラメーターのリストを指定します。
modelopts の値は次のいずれかになります:
descending=TRUE | FALSE
True に設定すると、応答カテゴリの並べ替え順が逆になります。descending パラメーターが True に設定され、order パラメーターに値が指定されている場合、アクションは要求された順序に従って応答カテゴリを順序付けし、その順序を逆にします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
event="FIRST" | "LAST" | double | "string"
2 値応答モデルの事象カテゴリを指定します。FIRST と LAST はそれぞれ応答の最初と最後の順序値を参照します。
levelType="BINARY" | "INTERVAL" | "NOMINAL" | "ORDINAL"
応答変数のタイプを指定します。タイプ NOMINAL、ORDINAL、BINARY は、応答変数を水準化する必要があることを指定します。このパラメーターの値が INTERVAL の場合、この応答変数に指定された他のすべてのパラメーターは無視され、応答変数は水準化されません。
| デフォルト | INTERVAL |
|---|
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL"
応答変数の水準の並べ替え順を指定します。この順序によって、モデル内のどのパラメーターがデータの各水準に対応するかが決定されます。
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string"
応答変数に使用される参照レベルを指定します。有効なパラメーター値は、応答変数または FIRST または LAST の有効レベルを指定する引用符付き文字列です。FIRST と LAST は、変数の最初と最後の順序値をそれぞれ参照します。
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL"
モデルの応答分布を指定します。
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。
| 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。
| 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。
| 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 |
|---|
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO"
モデルにリンク関数を指定します。
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 |
|---|
offset="variable-name"
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。
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。
| 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。
subject={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
混合モデルの対象を特定します。
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。
| 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。
trial="variable-name"
試行回数である正の数値変数を指定します。試行変数を指定すると、応答変数は事象変数と呼ばれ、正の応答 (または事象) の数を含む必要があります。
パラメーターの説明
censor="variable-name"
打ち切り変数を指定します。
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 |
responsevar の値は次のいずれかになります:
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
options={modelopts}
応答変数のパラメーターのリストを指定します。
modelopts の値は次のいずれかになります:
descending=true | false
True に設定すると、応答カテゴリの並べ替え順が逆になります。descending パラメーターが True に設定され、order パラメーターに値が指定されている場合、アクションは要求された順序に従って応答カテゴリを順序付けし、その順序を逆にします。
| デフォルト | false |
|---|
event="FIRST" | "LAST" | double | "string"
2 値応答モデルの事象カテゴリを指定します。FIRST と LAST はそれぞれ応答の最初と最後の順序値を参照します。
levelType="BINARY" | "INTERVAL" | "NOMINAL" | "ORDINAL"
応答変数のタイプを指定します。タイプ NOMINAL、ORDINAL、BINARY は、応答変数を水準化する必要があることを指定します。このパラメーターの値が INTERVAL の場合、この応答変数に指定された他のすべてのパラメーターは無視され、応答変数は水準化されません。
| デフォルト | INTERVAL |
|---|
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL"
応答変数の水準の並べ替え順を指定します。この順序によって、モデル内のどのパラメーターがデータの各水準に対応するかが決定されます。
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string"
応答変数に使用される参照レベルを指定します。有効なパラメーター値は、応答変数または FIRST または LAST の有効レベルを指定する引用符付き文字列です。FIRST と LAST は、変数の最初と最後の順序値をそれぞれ参照します。
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL"
モデルの応答分布を指定します。
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。
| 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。
| 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。
| 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 |
|---|
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO"
モデルにリンク関数を指定します。
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 |
|---|
offset="variable-name"
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。
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。
| 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。
subject={{effect-1} <, {effect-2}, ...>}
混合モデルの対象を特定します。
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。
| 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。
trial="variable-name"
試行回数である正の数値変数を指定します。試行変数を指定すると、応答変数は事象変数と呼ばれ、正の応答 (または事象) の数を含む必要があります。
パラメーターの説明
"censor":"variable-name"
打ち切り変数を指定します。
"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 |
responsevar の値は次のいずれかになります:
"name":"variable-name"
応答変数に名前を指定します。
"options":{modelopts}
応答変数のパラメーターのリストを指定します。
modelopts の値は次のいずれかになります:
"descending":True | False
True に設定すると、応答カテゴリの並べ替え順が逆になります。descending パラメーターが True に設定され、order パラメーターに値が指定されている場合、アクションは要求された順序に従って応答カテゴリを順序付けし、その順序を逆にします。
| デフォルト | False |
|---|
"event":"FIRST" | "LAST" | double | "string"
2 値応答モデルの事象カテゴリを指定します。FIRST と LAST はそれぞれ応答の最初と最後の順序値を参照します。
"levelType":"BINARY" | "INTERVAL" | "NOMINAL" | "ORDINAL"
応答変数のタイプを指定します。タイプ NOMINAL、ORDINAL、BINARY は、応答変数を水準化する必要があることを指定します。このパラメーターの値が INTERVAL の場合、この応答変数に指定された他のすべてのパラメーターは無視され、応答変数は水準化されません。
| デフォルト | INTERVAL |
|---|
"order":"FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL"
応答変数の水準の並べ替え順を指定します。この順序によって、モデル内のどのパラメーターがデータの各水準に対応するかが決定されます。
"ref":"FIRST" | "LAST" | double | "string"
応答変数に使用される参照レベルを指定します。有効なパラメーター値は、応答変数または FIRST または LAST の有効レベルを指定する引用符付き文字列です。FIRST と LAST は、変数の最初と最後の順序値をそれぞれ参照します。
"dist":"BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL"
モデルの応答分布を指定します。
"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。
| 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。
| 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。
| 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 |
|---|
"link":"CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO"
モデルにリンク関数を指定します。
"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 |
|---|
"offset":"variable-name"
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。
"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。
| 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。
"subject":[{effect-1} <, {effect-2}, ...>]
混合モデルの対象を特定します。
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。
| 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。
"trial":"variable-name"
試行回数である正の数値変数を指定します。試行変数を指定すると、応答変数は事象変数と呼ばれ、正の応答 (または事象) の数を含む必要があります。
パラメーターの説明
censor="variable-name"
打ち切り変数を指定します。
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 |
responsevar の値は次のいずれかになります:
name="variable-name"
応答変数に名前を指定します。
options=list(modelopts)
応答変数のパラメーターのリストを指定します。
modelopts の値は次のいずれかになります:
descending=TRUE | FALSE
True に設定すると、応答カテゴリの並べ替え順が逆になります。descending パラメーターが True に設定され、order パラメーターに値が指定されている場合、アクションは要求された順序に従って応答カテゴリを順序付けし、その順序を逆にします。
| デフォルト | FALSE |
|---|
event="FIRST" | "LAST" | double | "string"
2 値応答モデルの事象カテゴリを指定します。FIRST と LAST はそれぞれ応答の最初と最後の順序値を参照します。
levelType="BINARY" | "INTERVAL" | "NOMINAL" | "ORDINAL"
応答変数のタイプを指定します。タイプ NOMINAL、ORDINAL、BINARY は、応答変数を水準化する必要があることを指定します。このパラメーターの値が INTERVAL の場合、この応答変数に指定された他のすべてのパラメーターは無視され、応答変数は水準化されません。
| デフォルト | INTERVAL |
|---|
order="FORMATTED" | "FREQ" | "FREQFORMATTED" | "FREQINTERNAL" | "INTERNAL"
応答変数の水準の並べ替え順を指定します。この順序によって、モデル内のどのパラメーターがデータの各水準に対応するかが決定されます。
ref="FIRST" | "LAST" | double | "string"
応答変数に使用される参照レベルを指定します。有効なパラメーター値は、応答変数または FIRST または LAST の有効レベルを指定する引用符付き文字列です。FIRST と LAST は、変数の最初と最後の順序値をそれぞれ参照します。
dist="BERNOULLI" | "BETA" | "BINOMIAL" | "EXPONENTIAL" | "GAMMA" | "GAUSSIAN" | "GENPOISSON" | "GEOMETRIC" | "IGAUSSIAN" | "MULTINOMIAL" | "NEGBINOMIAL" | "POISSON" | "STUDENT" | "TWEEDIE" | "WEIBULL"
モデルの応答分布を指定します。
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。
| 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。
| 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。
| 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 |
|---|
link="CLOGLOG" | "GLOGIT" | "IDENTITY" | "LOG" | "LOGIT" | "LOGLOG" | "NORMIT" | "POWER" | "POWERMINUS2" | "RECIPROCAL" | "ZERO"
モデルにリンク関数を指定します。
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 |
|---|
offset="variable-name"
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。
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。
| 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。
subject=list( list(effect-1) <, list(effect-2), ...>)
混合モデルの対象を特定します。
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。
| 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。
trial="variable-name"
試行回数である正の数値変数を指定します。試行変数を指定すると、応答変数は事象変数と呼ばれ、正の応答 (または事象) の数を含む必要があります。