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genlinnode properties

propriétés de genlinnode

Dernière mise à jour : 11 févr. 2025
propriétés de genlinnode

Icône de noeud GenLinLe modèle linéaire généralisé (GenLin) développe le modèle linéaire général de sorte que la variable dépendante soit linéairement liée aux facteurs et covariables via une fonction de lien spécifiée. En outre, le modèle permet à la variable dépendante de suivre une distribution non normale. Il couvre les fonctionnalités d'un grand nombre de modèles statistiques, notamment le modèle de régression linéaire, le modèle de régression logistique, le modèle log-linéaire pour les données d'effectif et le modèle de survie avec censure par intervalle.

Exemple

node = stream.create("genlin", "My node")
node.setPropertyValue("model_type", "MainAndAllTwoWayEffects")
node.setPropertyValue("offset_type", "Variable")
node.setPropertyValue("offset_field", "Claimant")
Tableau 1. Propriétés de genlinnode
Propriétés genlinnode Valeurs Description de la propriété
target Zone Les modèles GenLin requièrent un champ cible unique, qui doit être un champ nominal ou un champ de marqueur, et un ou plusieurs champs d'entrée. Un champ poids peut aussi être spécifié. Pour plus d'informations, voir Propriétés communes des noeuds de modélisation .
use_weight option  
weight_field Zone Le champ peut uniquement être de type continu.
target_represents_trials option  
trials_type Variable FixedValue  
trials_field Zone Le champ est de type Continu, Indicateur ou Ordinal.
trials_number number La valeur par défaut est 10.
model_type MainEffects MainAndAllTwoWayEffects  
offset_type Variable FixedValue  
offset_field Zone Le champ peut uniquement être de type continu.
offset_value number Doit être un nombre réel.
base_category Last First  
include_intercept option  
mode Simple Expert  
distribution BINOMIAL GAMMA IGAUSS NEGBIN NORMAL POISSON TWEEDIE MULTINOMIAL IGAUSS: Gaussienne inverse. NEGBIN: Binomiale négative.
negbin_para_type Specify Estimate  
negbin_parameter number La valeur par défaut est 1. Doit contenir un nombre réel non négatif.
tweedie_parameter number  
link_function IDENTITY CLOGLOG LOG LOGC LOGIT NEGBIN NLOGLOG ODDSPOWER PROBIT POWER CUMCAUCHIT CUMCLOGLOG CUMLOGIT CUMNLOGLOG CUMPROBIT CLOGLOG: Log-log complémentaire. LOGC: complément de log. NEGBIN: Binomiale négative. NLOGLOG: Log-log négatif. CUMCAUCHIT: Cauchit cumulé. CUMCLOGLOG: Log-log complémentaire cumulé. CUMLOGIT: Logit cumulé. CUMNLOGLOG: Log-log négatif cumulé. CUMPROBIT: Probit cumulé.
power number La valeur doit être un nombre réel autre que zéro.
method Hybrid Fisher NewtonRaphson  
max_fisher_iterations number La valeur par défaut est 1 ; seuls les entiers positifs sont autorisés.
scale_method MaxLikelihoodEstimate Deviance PearsonChiSquare FixedValue  
scale_value number La valeur par défaut est 1 ; elle doit être supérieure à 0.
covariance_matrix ModelEstimator RobustEstimator  
max_iterations number La valeur par défaut est 100 ; entiers non négatifs uniquement.
max_step_halving number La valeur par défaut est 5 ; entiers positifs uniquement.
check_separation option  
start_iteration number La valeur par défaut est 20 ; seuls les entiers positifs sont autorisés.
estimates_change option  
estimates_change_min number La valeur par défaut est 1E-006 ; seuls les nombres positifs sont autorisés.
estimates_change_type Absolute Relative  
loglikelihood_change option  
loglikelihood_change_min number Seuls les nombres positifs sont autorisés.
loglikelihood_change_type Absolute Relative  
hessian_convergence option  
hessian_convergence_min number Seuls les nombres positifs sont autorisés.
hessian_convergence_type Absolute Relative  
case_summary option  
contrast_matrices option  
descriptive_statistics option  
estimable_functions option  
model_info option  
iteration_history option  
goodness_of_fit option  
print_interval number La valeur par défaut est 1 ; il doit s'agir d'un entier positif.
model_summary option  
lagrange_multiplier option  
parameter_estimates option  
include_exponential option  
covariance_estimates option  
correlation_estimates option  
analysis_type TypeI TypeIII TypeIAndTypeIII  
statistics Wald LR  
citype Wald Profile  
tolerancelevel number La valeur par défaut est 0,0001.
confidence_interval number La valeur par défaut est 95.
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 option  
calculate_raw_propensities option  
calculate_adjusted_propensities option  
adjusted_propensity_partition Test Validation