•
|
[分析]>[多変量]>[PLS回帰]を選択します。
|
–
|
–
|
(「モデルのあてはめ」ウィンドウのみ)このオプションを選択すると、モデル効果の構成に使用されるすべての列が中心化および尺度化されます。このオプションを選択しない場合は、元のままのデータテーブル列を用いて高次の効果が構成されます。その後、それぞれの高次の効果が、[中心化]および[尺度化]のオプションの選択状況に応じて中心化または尺度化されます。[Xの標準化]オプションは、Y変数に対しては中心化や尺度化を行いません。第 “Xの標準化”を参照してください。
Y変数およびX変数の欠測値を非欠測値で置き換えます。「補完法」のリストから補完法を選択してください。
[欠測データの補完]が選択されていない場合、説明変数が欠測値となっている行は、分析から除外され、予測値が計算されません。説明変数には欠測値がなく、応答変数だけに欠測値がある行も分析から除外されますが、予測値の計算は行われます。
([欠測データの補完]が選択されている場合にのみ表示)次の補完法の中から選択します。
–
|
[平均]: 各モデル効果と各応答列について、欠測値を非欠測値の平均値で置き換えます。
|
–
|
[EM]: 反復法の一種であるEM(Expectation-Maximization)法を用いて欠測値を補完します。反復計算の1回目では、効果と応答における欠測値を平均値で置き換えた後に、指定したモデルをデータにあてはめます。そして、推定されたモデルの予測値を使って欠測値を補完します。反復計算の2回目以降では、現在のモデル推定値を使って得られる条件付き期待値で、欠測値を補完していきます。
|