標準化した説明変数に対する推定値
「一般化回帰」レポートの「標準化した説明変数に対する推定値」セクションには、モデルに含まれるすべてのパラメータの推定値やその他の結果が表示されます。最初の表は、モデルの説明変数に対する係数が含まれています。2番目の表には、尺度・過分散・ゼロ強調といったパラメータに対する推定値が含まれています。分布の指定を参照してください。これら2つの表は、同じ設定に対する推定結果です。
ヒント: 「標準化した説明変数に対する推定値」レポートで行をクリックすると、「パラメータ推定値の経路」プロットでも対応する経路が強調表示されます。この時、データテーブルでも対応する列が選択されます。この機能は、さらに分析を進めるときに便利です。なお、複数の項を選択する場合は、Shiftキーを押しながら選択してください。
［一般化回帰］手法におけるすべての推定法では、すべての説明変数が、次のような計算により、平均0、ノルム1になるように標準化されます。
• 各列から平均が引かれます。
• 平均からの差を、その平方和の平方根で割ります。
このような標準化により、すべての説明変数が、適用されるペナルティに対して相対的に同じ尺度になります。
メモ: なお、起動ウィンドウで［切片なし］オプションを選択した場合には、説明変数の標準化は行われません。
「標準化した説明変数に対する推定値」レポートには、説明変数を標準化したときのモデルのパラメータ推定値が表示されます。最終的なモデルは、指定した検証法によって決定されます。最終的なモデルは「パラメータ推定値の経路」プロットに赤い縦線として表示されます。
次の情報が表示されます。
項
モデル項のリスト。「詳細設定」オプションの「強制的に含める項」での指定により、強制的にモデルに含まれた項の横には「強制的に含まれた」と記されます。
推定値
標準化されたモデル項に対するパラメータ推定値。
標準誤差
推定値の標準誤差。この標準誤差は、M推定におけるサンドイッチ公式（Zou, 2006およびHuber and Ronchetti, 2009）を使って求められます。
t値またはWaldカイ2乗
各パラメータの真の値は0かどうかという帰無仮説の検定統計量。「推定法」が罰則付き回帰でなく、正規分布を指定し、かつ、打ち切りを指定しなかった場合は、t値の列が表示されます。それ以外の場合は、Waldカイ2乗の列が表示されます。「推定法」のオプションを参照してください。
p値(Prob>|t|)またはp値(Prob>ChiSq)
「真のパラメータ値は0である」という帰無仮説、「真のパラメータ値は0ではない」という対立仮説の両側検定に対するp値。「推定法」が罰則付き回帰でなく、正規分布を指定し、かつ、打ち切りを指定しなかった場合は、p値(Prob>|t|)の列が表示されます。それ以外の場合は、p値(Prob>ChiSq)の列が表示されます。「推定法」のオプションを参照してください。
下側95%
パラメータに対する両側95%信頼区間の下限。信頼水準（a）を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから［有意水準の設定］を選択します。
上側95%
パラメータに対する両側95%信頼区間の上限。信頼水準（a）を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから［有意水準の設定］を選択します。
特異性の詳細
（モデル項の間に1次従属性がある場合のみ表示されます。）ある効果と別の効果とにある1次従属関係が示されます。