推定 (一般化線型混合モデル)

このモデル構築アルゴリズムでは、内部ループと外部ループで構成される 2 重の反復プロセスを使用します。 以下の設定が内部ループに適用されます。

ソート順

これらのコントロールは、「最後の」カテゴリーを決定するために、対象と因子 (カテゴリー入力) に対するカテゴリーの順序を決定します。 対象がカテゴリー型でない場合、またはカスタム参照カテゴリーが 「対象 (一般化線型混合モデル)」 設定で指定されている場合、対象のソート順の設定は無視されます。

「パラメーター収束」

パラメーター推定値の最大絶対変化または最大相対変化が、指定した値 (負以外でなければなりません) より小さい場合に収束とみなされます。 指定された値が 0 の場合、この基準は使用されません。

「対数尤度収束」

対数尤度関数の絶対変化または相対変化が、指定した値 (負以外でなければなりません) より小さい場合に収束とみなされます。 指定された値が 0 の場合、この基準は使用されません。

「Hessian 収束」

「絶対」を指定した場合は、Hessian に基づく統計量が、指定した値よりも小さい場合に収束とみなされます。 「相対値」を指定した場合は、指定した値と対数尤度の絶対値の積よりも統計が小さい場合に収束とみなされます。 指定された値が 0 の場合、この基準は使用されません。

「Fisher スコア法の最大ステップ数」

負でない整数を指定してください。 値 0 を指定すると Newton-Raphson 法が使用されます。 0 より大きい値を指定すると、反復回数が n に達するまで Fisher スコア法のアルゴリズムを使用します。ここで、n は指定した整数で、それ以降は Newton-Raphson 法が使用されます。

「特異性許容度」

この値は、特異性の検査時に許容度として使用されます。 正の値を指定してください。

停止規則

アルゴリズムが実行する反復の最大回数を指定できます。 アルゴリズムは、内部ループと外部ループで構成される 2 重の反復プロセスを使用します。 最大反復回数に指定される値は、両方のループに適用されます。 負でない整数を指定してください。 デフォルトは 100 です。

事後推定設定

これらの設定により、表示のためにモデルの出力がどのように計算されるかが決定されます。

信頼度レベル (%)

これはモデル係数の区間推定値の計算に使用される確信度のレベルです。 0 より大きく 100 未満の値を指定してください。 デフォルトは 95 です。

自由度

有意差検定に対する自由度の計算方法を指定します。 サンプル サイズが十分に大きい場合、またはデータが均衡している場合、あるいはモデルが (計測された単位または対角性など) 単純な共分散タイプを使用している場合は、「残差法」を指定します。 これはデフォルト設定です。 サンプル サイズが小さい場合、またはデータが不均衡である場合、あるいはモデルが (無構造化など) 複雑な共分散タイプを使用する場合は、「Satterthwaite 近似値」を指定します。 サンプルサイズが小さく、制限された最尤法 (REML) モデルを使用する場合は、 「Kenward-Roger 近似値」 を選択します。

固定効果および係数の検定

これはパラメーター推定値共分散行列を計算する方法です。 モデルの仮定に反していると考えられる場合は、頑強な推定を選択してください。