各パラメータが0かどうかを調べるWald検定のカイ2乗値とp値を算出します。
効果のリスク比（ハザード比）を表示します。連続尺度の列については、単位リスク比と範囲リスク比が計算されます。「単位リスク比」はexp(推定値)、「範囲リスク比」はexp[推定値*(xMax - xMin)]で求められます。「単位リスク比」には説明変数が1単位だけ変化した場合、「範囲リスク比」には説明変数が全範囲にわたって変化した場合のリスク比が表示されます。カテゴリカルな列の場合、効果ごとに個別のレポートに、水準のすべての組み合わせに対して、リスク比が表示されます。なお、水準数がk個のカテゴリカル変数に対して実際に推定されるパラメータ数は、k - 1個です。
モデルへの効果の追加や削除ができる対話式の「効果の要約」レポートを表示します。『基本的な回帰モデル』の「効果の要約レポート」の節を参照してください。