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linearasnode properties

Eigenschaften von "linearasnode"

Letzte Aktualisierung: 11. Feb. 2025
Eigenschaften von "linearasnode"

Symbol für Linear-AS-KnotenBei linearen Regressionsmodellen wird ein stetiges Ziel auf der Basis linearer Beziehungen zwischen dem Ziel und einem oder mehreren Prädiktoren vorhergesagt.

Tabelle 1. linearasnode, Eigenschaften
linearasnodeEigenschaften Werte Eigenschaftsbeschreibung
target Feld Gibt ein einzelnes Zielfeld an.
inputs [field1 ... fieldN] Im Modell verwendete Prädiktorfelder.
weight_field Feld Im Modell verwendetes Analysefeld.
custom_fields Markierung Der Standardwert ist TRUE.
intercept Markierung Der Standardwert ist TRUE.
detect_2way_interaction Markierung Gibt an, ob Zweiwegeinteraktion berücksichtigt werden soll. Der Standardwert ist TRUE.
cin Zahl Das Konfidenzintervall, das zur Berechnung von Modellkoeffizienten verwendet wird. Geben Sie einen Wert größer als 0 und kleiner als 100 ein. Der Standardwert ist 95.
factor_order ascending descending Sortierreihenfolge für kategoriale Prädiktoren. Der Standardwert ist ascending.
var_select_method ForwardStepwise BestSubsets none Die zu verwendende Modellauswahlmethode. Der Standardwert ist ForwardStepwise.
criteria_for_forward_stepwise AICC Fstatistics AdjustedRSquare ASE Die Statistik, die zur Bestimmung verwendet wird, ob ein Effekt in das Modell aufgenommen oder aus diesem ausgeschlossen werden soll. Der Standardwert ist AdjustedRSquare.
pin Zahl Der Effekt, der den kleinsten p-Wert unter diesem angegebenen pin-Schwellenwert hat, wird zum Modell hinzugefügt. Der Standardwert ist 0.05.
pout Zahl Alle Effekte im Modell mit einem p-Wert größer als der angegebene pout-Schwellenwert werden entfernt. Der Standardwert ist 0.10.
use_custom_max_effects Markierung Gibt an, ob die maximale Anzahl von Effekten im endgültigen Modell verwendet werden soll. Der Standardwert ist FALSE.
max_effects Zahl Maximale Anzahl der Effekte, die im endgültigen Modell verwendet werden sollen. Der Standardwert ist 1.
use_custom_max_steps Markierung Gibt an, ob die maximale Anzahl von Schritten verwendet werden soll. Der Standardwert ist FALSE.
max_steps Zahl Die maximale Anzahl von Schritten vor dem Stoppen des schrittweisen Algorithmus. Der Standardwert ist 1.
criteria_for_best_subsets AICC AdjustedRSquare ASE Der zu verwendende Kriterienmodus. Der Standardwert ist AdjustedRSquare.