曲線推定の保存
図 18-2
[曲線推定: 保存] ダイアログ ボックス
変数を保存。選択されたモデルごとに予測値、残差 (従属変数の観測値か
らモデル予測値を引いた値)、および予測区間 (上限および下限) を保存 できます。新しい変数名と記述的なラベルが出力ウィンドウのテーブ ルに表示されます。
予測するケース。アクティブなデータセット内で、独立変数として変数の代
わりに[時間]を選択した場合は、時系列の最終点以降の予測期間を指定で きます。次のオプションのどちらかを選択できます。
推定期間を基に最後のケースまでを予測。推定期間内のケースに基づいて
ファイル内のすべてのケースに値を予測します。ダイアログ ボック スの下に表示される推定期間は、[データ] メニューの [ケースの選 択] の [ケースの選択: 範囲の定義] ダイアログ ボックスで定義された ものです。推定期間が定義されていない場合は、すべてのケースを使 用して値の予測が行われます。
指定による予測。推定期間でのケースに基づいて指定した日付、時刻、ま
たは観測数までの値を推定します。この機能は、時系列の最後のケー ス以降の値を予測するために使うことができます。現在定義されてい る日付変数によって、推定期間の最終点を指定するボックスが異なり ます。日付変数が定義されていない場合は、[観測] ボックスで最終 観測 (ケース) 数を指定します。
日付変数の作成には、[データ] メニューの [日付の定義] を使用します。
19 章
偏相関最小 2 乗法回帰
偏 2 段階最小 2 乗回帰手順は、偏 2 段階最小 2 乗 (PLS とは「潜在的構造 投影方法 (projection to latent structure) のことです」) 回帰モデルを推 定します。PLS は、通常最小 2 乗法 (OLS) 回帰、正準相関、構造方程式モ
上にインストールされるべき IBM® SPSS® Statistics - Integration Plug-In for Python が必要です。PLS 拡張モジュールは別にインストー ルする必要があります。下記の URL からダウンロードしてください。
http://www.spss.com/devcentral
注 :PLS 拡張モジュールは Python ソフトウェアによって異なります。SPSS Inc. は Python ソフトウェアの所有者でもライセンス付与者でもありませ ん。Python ユーザーは、Python Web サイトに記載されている、Python ライ センス許諾契約書の条件に同意する必要があります。SPSS Inc. は、Python プログラムの品質についていかなる説明も行いません。SPSS Inc. は、
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偏相関最小 2 乗法回帰
カテゴリ変数のコード化。 手順は、その手順の間 c コードの 1 つを使用して
カテゴリ独立変数を記録します。変数の中に、c カテゴリがあるなら、
変数は c べクトルとして保存され、最初のカテゴリは (1,0,...,0) で示 され、次のカテゴリは (0,1,0,...,0)、というようになり最後のカテゴリ (0,0,...,0,1) と示されます。カテゴリ従属変数は参照カテゴリに対応する 指標を単に省略した形式のダミー コードを使用して表示されます。
度数による重み付け。 重み変数は使用前にもっとも近い全数に丸められま
す。欠損重みまたは、重みが 0.5 以下のケースは分析に使用されません。
欠損値。 ユーザーおよびシステム欠損値は無効として取り扱われます。
再調整。 すべてのモデル変数は、カテゴリ変数を表す指示変数を含ん で標準化および中心化されます。
偏 2 段階最小 2 乗回帰を取得するには次のようにします。
メニューから次の項目を選択します。
分析(A) > Regression > 偏相関最小 2 乗法...
図 19-1
[偏 2 段階最小 2 乗回帰変数] タブ
E 最低 1 つの従属変数を選択します。
136 19 章
E 最低 1 つの独立変数を選択します。
オプションとして、次の選択が可能です。
カテゴリ (名義、順位l) 従属変数の参照カテゴリを指定します。
ケース主体の出力の一意の識別子として使用された、データセット を保存した変数を指定します。
表示される潜在的要素数の上限を指定します。