名義ロジスティックモデルでは、応答水準の数をkとしたとき、
個の比較ごとに切片と傾きのパラメータがあてはめられます。「パラメータ推定値」レポートには、次のような推定値が表示されます。実際に必要になることはまずありませんが、各パラメータ推定値を個別に検定することも可能です。
個の比較ごとに切片と傾きのパラメータがあてはめられます。「パラメータ推定値」レポートには、次のような推定値が表示されます。実際に必要になることはまずありませんが、各パラメータ推定値を個別に検定することも可能です。各パラメータが0であるという仮説を検定するWald検定。Waldのカイ2乗は(推定値/標準誤差)2という式で計算されます。
パラメータ推定値の分散および共分散の推定値が表示されます。分散推定値の平方根は、「標準誤差」で表示される数値に一致します。