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genlinnode プロパティー
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genlinnode プロパティー

最終更新: 2025年2月11日
genlinnode プロパティー

GenLin ノード・アイコン一般化線型 (GenLin) モデルは、一般線型モデルを拡張して、従属変数が指定されたリンク関数を介して因子および共変量に線型で関連するようにします。 さらにこのモデルでは、非正規分布の従属変数を使用することができます。 線型回帰、ロジスティック回帰、カウント・データに関するログ線型モデル、そして区間打切り生存モデルなど、統計モデルの機能性が数多く含まれています。

例

node = stream.create("genlin", "My node")
node.setPropertyValue("model_type", "MainAndAllTwoWayEffects")
node.setPropertyValue("offset_type", "Variable")
node.setPropertyValue("offset_field", "Claimant")
表 1. genlinnode プロパティー
genlinnodeプロパティー 値 プロパティーの説明
target フィールド GenLin モデルには、名義型フィールドまたはフラグ型フィールドでなければならない単一の対象フィールドと、1 つ以上の入力フィールドが必要です。 重みフィールドも指定できます。 詳しくは、 モデル作成ノードの共通プロパティー を参照してください。
use_weight フラグ  
weight_field フィールド フィールドのデータ型は連続型だけです。
target_represents_trials フラグ  
trials_type Variable FixedValue  
trials_field フィールド フィールドのデータ型はフラグ型または順序型です。
trials_number 数値 デフォルト値は 10 です。
model_type MainEffects MainAndAllTwoWayEffects  
offset_type Variable FixedValue  
offset_field フィールド フィールドのデータ型は連続型だけです。
offset_value 数値 実数である必要があります。
base_category Last First  
include_intercept フラグ  
mode Simple Expert  
distribution BINOMIAL GAMMA IGAUSS NEGBIN NORMAL POISSON TWEEDIE MULTINOMIAL IGAUSS: 逆ガウス (Inverse Gaussian)。 NEGBIN: 負の 2 項。
negbin_para_type Specify Estimate  
negbin_parameter 数値 デフォルト値は 1 です。 負でない実数が含まれている必要があります。
tweedie_parameter 数値  
link_function IDENTITY CLOGLOG LOG LOGC LOGIT NEGBIN NLOGLOG ODDSPOWER PROBIT POWER CUMCAUCHIT CUMCLOGLOG CUMLOGIT CUMNLOGLOG CUMPROBIT CLOGLOG: 補ログ・マイナス・ログ。 LOGCの場合: ログの補数。 NEGBINの場合: 負の 2 項。 NLOGLOGの場合: 負の対数-対数。 CUMCAUCHITの場合: 累積コーチット。 CUMCLOGLOGの場合: 累積補ログ・マイナス・ログ。 CUMLOGITの場合: 累積ロジット。 CUMNLOGLOGの場合: 累積の負ログ・マイナス・ログ。 CUMPROBITの場合: 累積プロビット。
power 数値 値は 0 でない実数である必要があります。
method Hybrid Fisher NewtonRaphson  
max_fisher_iterations 数値 デフォルト値は 1 です。正の整数値だけが使用できます。
scale_method MaxLikelihoodEstimate Deviance PearsonChiSquare FixedValue  
scale_value 数値 デフォルト値は １ です。0 を超える必要があります。
covariance_matrix ModelEstimator RobustEstimator  
max_iterations 数値 デフォルト値は 100 です。0 以上の整数だけを使用できます。
max_step_halving 数値 デフォルト値は 5 です。正の整数値だけが使用できます。
check_separation フラグ  
start_iteration 数値 デフォルト値は 20 です。正の整数値だけが使用できます。
estimates_change フラグ  
estimates_change_min 数値 デフォルト値は 1E-006 です。正の数値だけが使用できます。
estimates_change_type Absolute Relative  
loglikelihood_change フラグ  
loglikelihood_change_min 数値 正の数値だけが使用できます。
loglikelihood_change_type Absolute Relative  
hessian_convergence フラグ  
hessian_convergence_min 数値 正の数値だけが使用できます。
hessian_convergence_type Absolute Relative  
case_summary フラグ  
contrast_matrices フラグ  
descriptive_statistics フラグ  
estimable_functions フラグ  
model_info フラグ  
iteration_history フラグ  
goodness_of_fit フラグ  
print_interval 数値 デフォルト値は １ です。正の整数である必要があります。
model_summary フラグ  
lagrange_multiplier フラグ  
parameter_estimates フラグ  
include_exponential フラグ  
covariance_estimates フラグ  
correlation_estimates フラグ  
analysis_type TypeI TypeIII TypeIAndTypeIII  
statistics Wald LR  
citype Wald Profile  
tolerancelevel 数値 デフォルト値は 0.0001 です。
confidence_interval 数値 デフォルト値は 95 です。
loglikelihood_function Full Kernel  
singularity_tolerance 1E-007 1E-008 1E-009 1E-010 1E-011 1E-012  
value_order Ascending Descending DataOrder  
calculate_variable_importance フラグ  
calculate_raw_propensities フラグ  
calculate_adjusted_propensities フラグ  
adjusted_propensity_partition Test Validation