図 16-4
[線型回帰: 新変数の保存] ダイアログ ボックス
予測値、残差、および診断に役立つその他の統計量を保存します。各統 計量の選択により、1 つ以上の変数がアクティブなデータ ファイルに 追加されます。
予測値。 各ケースに対して回帰モデルが予測する値です。
標準化されていない(N).従属変数を予測するモデルの値。
標準化(A).各予測値を標準化された形式に変換したもの。すなわち、予
測値から平均予測値を引き、その差を予測値の標準偏差で割ったもので す。標準化予測値の平均は 0 で、標準偏差は 1 です。
調整済み(J). 回帰係数の計算に含まれないケースの予測値。
標準誤差(P).予測値の標準誤差。独立変数の同じ値を持つケースに対
する従属変数の平均値の標準偏差の推定値。
線型回帰
距離。 回帰モデルに大きな影響をもたらす可能性がある、独立変数とケー スの値の異常な組み合せを伴うケースを識別する測定です。
Mahalanobis(H).独立変数のケースの値がケースの平均からどの程度離れ
ているかを測るもの。大きい Mahalanobis の距離は、1 つ以上の独立変 数に極値を持つケースを特定します。
118 16 章
標準化 DfBeta. ベータ値の標準化された差。特定のケースの除去によっ
て発生する回帰係数の変化。絶対値が 2 より大きいケースを N の平方 根で割って調べることができます (N はケースの数)。値は、モデル内 の各項に対して定数項を含めて計算されます。
DfFit. 当てはめ値の差は、特定ケースの除外から発生する予測値の
変化です。
標準化 DfFit. 当てはめ値の標準化された差。特定ケースの除去によっ
て発生する予測値の変化。2 を超える絶対値に p/N の平方根を掛けた 値である標準化値を調べることができます (p はモデル内のパラメー タの数、N はケースの数です)。
共分散比(V).すべてのケースの分散共分散行列の行列式に対する、回帰
係数の計算からあるケースが除外された場合の分散共分散行列の行列式 の比。この比率が 1 に近い場合、そのケースは分散共分散行列に大 きな影響を及ぼしていません。
係数統計量。 回帰係数をデータセットやデータ ファイルに保存します。
データセットは、同じセッションの今後で利用可能ですが、セッション終 了前に明示的に保存しない限り、保存されません。データセット名は、変 数命名規則に従う必要があります。
モデル情報を XML ファイルにエクスポート。パラメータ推定とその共分散 (オプ
ション) は指定されたファイルに XML (PMML) 形式でエクスポートされま す。このモデル ファイルを使用して、得点付けのために他のデータ ファイ ルにモデル情報を適用できます。