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バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスク

バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクについて

バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクでは、正規分布またはロジスティック分布のパネルデータからバイナリ従属変数の回帰分析を実行します。
注: このタスクを使用するには、SAS/ETSのライセンスが必要です。タスクのバージョンは、サイトで利用可能なSAS/ETSのバージョンによって異なります。たとえば、サイトでSAS 9.3のメンテナンスリリース2を実行している場合は、SAS/ETS 12.1が利用可能であり、SAS Studioではバージョン1のバイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクが実行されます。サイトでSAS 9.4以降を実行している場合は、SAS/ETS 12.3以降を利用できるため、SAS Studioではバージョン2のバイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクが実行されます。2つのバージョンの違いは、SAS/ETS 12.3以降には新しいオプションが追加されていることです。

例:バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスク

この例を作成するには、次の操作を実行します。
  1. Work.Mrozデータセットを作成します。詳細については、MROZデータセットを参照してください。
  2. タスクセクションで、計量経済フォルダを展開し、Binary Probit/Logit Regressionをダブルクリックします。バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクのユーザーインターフェイスが開きます。
  3. データタブで、WORK.MROZデータセットを選択します。
  4. 次の役割に列を割り当てます。
    役割
    列名
    従属変数
    inlf
    連続変数
    nwifeinc
    exper
    expersq
    age
    kidslt6
    kidsge6
    カテゴリ変数
    educ
  5. タスクを実行するには、実行をクリックします。
結果の一部を次に示します。
プロビット/ロジットタスクの結果の例

役割へのデータの割り当て

バイナリプロビット/ロジット回帰分析タスクを実行するには、従属変数役割に列を割り当てる必要があります。
役割
説明
従属変数
回帰分析の従属変数として使用する数値列を指定します。
分布ドロップダウンリストを使用して、正規モデルとロジスティックモデルのどちらを作成するかを指定します。
連続変数
回帰分析モデルの独立回帰変数(説明)変数として使用する数値列を指定します。
カテゴリ変数
値をレベルに分類する方法を指定します。

オプションの設定

オプション
説明
手法
パラメータ推定値の共分散の種類
パラメータ推定値の共分散行列の種類を指定します。
次の種類の行列を指定できます。
  • 逆Hessian行列からの共分散
  • 外積行列からの共分散
  • 外積行列とHessian行列からの共分散(準最尤推定値ともいう)
モデルに切片を含める
モデルに切片を含めるかどうかを指定します。
不等分散性
不等分散性の分析
不等分散性オプションを表示します。
分散関数の変数
残差の残差の不等分散に関連する列を指定し、これらの変数を誤差分散のモデル化に使用する方法を決めます。このタスクでサポートされている不均一分散回帰分析モデルを次に示します。y sub i , equals , x with subscript i , and with superscript prime , end sub-superscript , beta plus , epsilon sub i end sub , epsilon sub i , tilde n open 0 comma , sigma sub i and super 2 , close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。
分散関数の形式
使用するリンク関数を指定します。次のオプションのいずれかを選択できます。
  • 指数分布 sigma sub i and super 2 , equals , sigma squared , open 1 plus exp of open , z with subscript i , and with superscript prime , end sub-superscript , gamma close close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。
  • 定数なしの指数 sigma sub i and super 2 , equals , sigma squared , exp of open , z with subscript i , and with superscript prime , end sub-superscript , gamma close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。
  • 線形 sigma sub i and super 2 , equals , sigma squared , open 1 plus , z with subscript i , and with superscript prime , end sub-superscript , gamma close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。
  • 線形関数の平方 sigma sub i and super 2 , equals , sigma squared , open 1 plus . open , z with subscript i , and with superscript prime , end sub-superscript , gamma close squared . close. 別の形式を利用するにはイメージをクリックします。
最適化
手法
使用する反復最小化法を指定します。デフォルトでは、準Newton法が使用されます。
最大反復回数
選択した方法の最大反復回数を指定します。
統計量
結果に統計量を含めるかどうかを指定できます。
結果に含めることができる情報を次に示します。
  • パラメータ推定値の相関行列
  • パラメータ推定値の共分散行列
  • 目的関数とパラメータ推定値の反復過程
ブロット
表示するプロットを選択する
タスクによって作成されるデフォルトのプロットを表示するか、選択したプロットのみを表示するか、あるいはプロットを一切表示しないかを指定します。
診断プロット
誤差標準偏差と観測回帰変数
分散関数の変数オプションに列を割り当てた場合に、誤差標準偏差と実測回帰変数の関係を表示します。
プロファイル対数尤度
プロファイル対数尤度を表示します。各プロファイルグラフは、プロファイリングパラメータを除くすべてのパラメータをそれぞれの最大尤度推定値に設定することで得られます。プロファイリングパラメータでは、対応する標準偏差の最大尤度推定値によって決定される事前定義グリッド上の値が使用されます。
出力プロット
予測値と回帰変数
モデルの予測値を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
限界効果と回帰変数
限界効果を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
逆ミルズ比と回帰変数
逆ミルズ比を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
予測応答確率と回帰変数
予測応答確率を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
応答の各水準の予測確率と回帰変数
応答の各水準の予測確率を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
線形予測子値と回帰変数
モデルの右側に構造部を表示します。それぞれに寄与する回帰変数はその平均値と同じに設定されます。ただし、X軸で報告されるパラメータを除きます。
表示形式
プロットをパネルに表示するか、個別に表示するかを指定します。
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