一般化線形モデルのプロパティ

名前

このモデルの名前を指定します。

有用な欠損

情報のある欠測アルゴリズムを使用するかどうかを指定します。詳細については、欠損値を参照してください。

分布

応答変数のモデル化に使用する分布を指定します。

リンク関数

線形モデルを応答変数の分布に相関させるために使用するリンク関数を指定します。利用可能なリンク関数は、分布ごとに異なります。各分布に利用できるリンク関数を次の表に示します。

分布	利用可能なリンク関数
ベータ分布	ロジット、プロビット、両対数(Log-log)、C両対数(C-log-log)
バリナリ分布	ロジット、プロビット、両対数(Log-log)、C両対数(C-log-log)
指数分布	対数、恒等
ガンマ分布	対数、恒等、逆数
幾何分布	対数、恒等
逆Gauss分布	べき乗(-2)、対数、恒等
負の二項分布	対数、恒等
正規分布	対数、恒等
ポアソン分布	対数、恒等

収束

関数収束のオーバーライドを使用すると、関数の収束値を手動で指定できます。
関数収束のオーバーライドが選択されている場合は、値を使用して、関数の収束値を指定します。より大きな値を指定すると、モデルはより早く収束します。これにより、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。
勾配収束のオーバーライドを使用すると、勾配の収束値を手動で指定できます。
勾配収束のオーバーライドが選択されている場合は、値を使用して、勾配の収束値を指定します。より大きな値を指定すると、モデルはより早く収束します。これにより、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。
最大反復回数では、モデルの学習中に実行される最大反復回数を指定します。比較的小さな値を指定すると、モデルの学習に費やされる時間を削減できますが、準最適な(最適な水準に達しない)モデルが作成されることがあります。

注: 勾配の収束または関数の収束条件を指定した場合、モデルが、指定した条件に到達する前に内部的な収束条件に基づいて収束する可能性があります。収束の理由については、詳細テーブルの収束タブにあります。

評価

診断プロットの表示

残差プロットウィンドウおよび評価ウィンドウをモデルペインに表示するかどうかを指定します。