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拟合线性模型 • 广义回归模型 • 启动“广义回归”特质
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启动“广义回归”特质
通过以下方式来启动“广义回归”特质：选择分析 > 拟合模型，输入一个或多个列作为 Y，然后从特质菜单中选择广义回归（图 6.4）。
图 6.4 选择了“广义回归”的“拟合模型”启动窗口
有关对所有特质通用的“拟合模型”窗口各方面的详细信息，请参见第 15 页的“模型规格”一章。此处给出了针对“广义回归”特质的信息。
“广义回归”特质中使用的名义型变量的参数化不同于这些变量在使用其他“拟合模型”特质时的参数化。“广义回归”特质使用指标函数参数化。在该参数化中，与名义型变量的某个水平的指标对应的估计值是该水平的响应均值与最后一个水平的响应平均值之间的差值。最后一个水平是具有最高值排序编码的水平；这个水平的指标函数未包含在模型中。
若您的模型效应有缺失值，可以将这些缺失值视为信息性类别。从“模型规格”红色小三角菜单中选择“信息性缺失”选项。
要指定没有截距项的模型，请在“拟合模型”窗口的“构造模型效应”面板中选择“无截距”选项。若选择该选项，请注意以下事项：
•
预测变量未中心化也未统一尺度。
•
优势比、危险率和发生率等比率在该报表窗口中不可用。
警告：不建议将“无截距”选项用于 Lasso 或弹性网络，因为结果对于模型效应的尺度很敏感。建议使用这些估计方法的自适应版本。
删失
可采用以下方法之一为响应变量指定删失：
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对于右删失响应，在启动窗口中将包含右删失观测的指示符的列指定为“删失”列。从“删失代码”列表中选择该列中指定右删失观测的值。
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对于区间删失和左删失响应，在 Y 列角色中指定定义删失区间的两列：
‒
对于区间删失响应，第一个 Y 变量提供下限。
‒
对于左删失响应，第一个 Y 变量包含一个缺失值。
‒
对于区间删失和左删失这两种情况，第二个 Y 变量提供每个响应的上限。
若为 Y 指定了两列并且指定了支持删失的分布，则会显示一条提醒，询问这些列是否表示删失。若您选择“否”，则这些列将被视为单独的响应。
注意：您可以使用“广义回归”平台首选项中的“两个响应列的处理”首选项指定两个响应的默认行为。
仅当指定的分布为“正态”、“指数”、“Gamma”、“Weibull”、“对数正态”或“Cox 比例风险”时，删失才可用。