予測値の派生

3つすべての回帰分析ビジュアルで、SAS Visual Statisticsはデータセットにあるオブザベーションごとの予測情報を含む2つの変数を作成します。作成後、これらの変数を他の予測モデルなどの他のビジュアルで使用できます。

2つの新規変数を作成するには、次の手順を実行します。

有効な線形回帰分析、ロジスティック回帰分析、一般化線形モデルビジュアルを作成します。
ビジュアルの右上隅にあるをクリックして、予測値の派生を選択します。
予測変数の新規作成ウィンドウで、予測値および残差値または確率値のいずれかの名前を入力します。残差値は線形回帰分析と一般化線形モデルで使用できます。確率値はロジスティック回帰分析で使用できます。
OKをクリックします。ロジスティック回帰分析の予測値はカテゴリ変数セクションに表示されます。他もノードモデルの予測値など、その他すべての変数は予測変数セクションに表示されます。

選択したビジュアルに応じて、各変数に含まれる情報が少し異なります。

予測値

線形回帰分析と一般化線形モデルでは、数値になります。これは、回帰分析モデルにより生成された値ですまたは、オブザベーションがモデルによりスコア付けされている場合は、回帰分析モデルにより生成された値になります。

ロジスティック回帰分析では、計算された確率値と予測値カットオフプロパティに基づいてロジスティック回帰分析により生成された決定になります。すべてのオブザベーションは、目的のイベント階層または欠損(目的のイベント階層でない場合)のいずれかに分類されます。

残差値

オブザベーションごとの計算された残差。線形回帰分析、一般化線形モデルのビジュアルで使用できます。

確率値

オブザベーションごとの計算された確率。確率値が予測値カットオフプロパティ以上のオブザベーションは、目的のイベント階層内にあると予測されます。確率値が予測値カットオフプロパティ未満のオブザベーションは、目的のイベント階層内にないとみなされます。つまり、個々の測定レベルに関して予測は行われず、目的の測定レベルと他のすべての間で予測が行われます。