一般化線形モデル

さまざまな分布を応答とした回帰モデル

応答の確率分布などが最小2乗法に必要な前提を満たしていないときに対して、一般化線形モデルは統一した分析枠組みを提供します。たとえば、度数データなどはPoisson分布に従う性質がありますが、そのようなデータは一般化線形モデルの枠組みであてはめることができます。

「モデルのあてはめ」プラットフォームの［一般化線形モデル］手法では、二項分布、正規分布、Poisson分布、指数分布の各分布に従う応答に一般化線形モデルをあてはめることができます。分析結果のレポートは、従来の線形モデルのものに似ています。このプラットフォームでは、Firthバイアス調整法による推定も行えます。Firthバイアス調整法は、ロジスティック回帰などにおける分離（separation）の問題を回避します。

図12.1 一般化線形モデルのあてはめの例 

目次

一般化線形モデル手法の概要

一般化線形モデルの例

［一般化線形モデル］手法の起動

「一般化線形モデルのあてはめ」レポート

モデル全体の検定

「一般化線形モデルのあてはめ」レポートのオプション

［一般化線形モデル］手法の別例

［対比］を使用して変数の水準における差を比較する

Poisson回帰とオフセット

正規分布の回帰モデルと対数リンク

一般化線形モデル手法の統計的詳細

モデルの選択とデビアンス