最新バージョン IBM SPSS Statistics 29 機能概要
バージョン29 特徴
- 線形回帰 OLS Lasso
- 線形回帰 OLS Ridge
- 線形回帰 OLS Elastic Net
- Accelerated Failure Time (AFT) モデル
- 疑似 R² 指標
- バイオリンプロット
- ユーザビリティの向上
線形回帰 OLS Lasso
• 新しい線形回帰 Lasso(ラッソ)の機能は、従属変数に対する複数の独立変数の L1 正則化により線形回帰モデルを推定します。
トレース・プロットを表示するモードとクロスバリデーションに基づいてアルファ・ハイパーパラメータ値を選択するモードがあります。
• 単一のモデルを適合させた場合、またはアルファ値を選択するためにクロスバリデーションを使用した場合、ホールドアウトデータのパーティションを使用して、サンプル外のパフォーマンスを推定することができます。
線形回帰 OLS Ridge
• 新しい線形回帰 Ridge(リッジ)の機能は、従属変数に対する複数の独立変数の L2 正則化により線形回帰モデルを推定します。
トレース・プロットを表示するモードとクロスバリデーションに基づいてアルファ・ハイパーパラメータ値を選択するモードがあります。
• 単一のモデルを適合させた場合、またはアルファ値を選択するためにクロスバリデーションを使用した場合、ホールドアウトデータのパーティションを使用して、サンプル外のパフォーマンスを推定することができます。
線形回帰 OLS Elastic Net
• 新しい線形回帰 Elastic Net(エラスティック ネット) の機能は、従属変数に対する複数の独立変数の正則化を行った線形回帰モデルを推定します。
• 正則化は L1(Lasso) と L2(Ridge) のペナルティーを組み合わせます。
• この拡張機能には、与えられた L1 比に対するアルファの異なる値に対するトレースプロットを表示するモードとクロスバリデーションに基づいて L1 比とアルファのハイパーパラメータ値を選択するモードがオプションで用意されています。
• 単一のモデルを適合させた場合,またはクロスバリデーションによってペナルティ比やアルファ値を選択した場合、ホールドアウトデータのパーティションを使用して、サンプル外のパフォーマンスを推定することができます。
Accelerated Failure Time (AFT) モデル
• この新しい機能は、打ち切りのある生存データを用いてパラメトリックの生存モデルを作成します。
• パラメトリック生存モデルは、生存時間が既知の分布に従うことを仮定し、そのモデル効果が生存時間に関して比例する加速故障(死亡)時間モデルを適合させます。
疑似 R² 指標
• 擬似 R² 指標とクラス内相関係数が、線形混合モデルおよび一般化線形混合モデルの出力に含まれるようになりました(適切な場合)。
• 決定係数 R² は、線形モデルによって説明される分散の比率を表すため、よく報告される統計量です。
• クラス内相関係数(ICC) は、マルチレベル 階層データでのグループ化 変量 因子によって説明される分散の比率を定量化する関連統計量です。
バイオリンプロット
• グラフボードテンプレート選択に、箱ひげ図とカーネル密度図のハイブリッドであるバイオリンプロットが新たに追加されました。
• バイオリンプロットは、データのピークを表示し、数値データの分布を視覚化するために使用されます。
• 箱ひげ図は、要約統計量のみを表示するのに対し、バイオリンプロットは、要約統計量と各変数の密度を表示します。