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 Linear Regression - 線型回帰モデル

Linear Regressionは、 単回帰モデルおよび重回帰モデルの推定を行うプロシジャーの集まりを提供します。

単回帰モデルの推定には一般化最小二乗法が使われます。モデル方程式は2段階最小二乗法、3段階最小二乗法、

またはSUR(Seemingly Unrelated Regressionモデル)を使って推定されます。

次のような処理プロシージャが用意されています。

L2SLS 線形2段階最小二乗モデル

L3SLS 線形3段階最小二乗モデル

LREG 一般化最小二乗法による線形回帰モデル

LSUR Seemingly Unrelated Regressionモデル

これらのモデルに加えて、上記の回帰モデルの線形仮説検定のためのプロシジャーLRTESTも用意されています。

主な機能

* 多変量の大規模データセットを扱うことができる

* 多重線形仮説検定を容易に行うことができる

* 線形制約条件をもつ回帰モデルの推定

　* どの回帰モデルについても観測値の特定の範囲で操作することができる

例）

LREGの場合を例に簡単な使い方を紹介します。

1. 前準備

library lr, pgraph; /* 使用する線形回帰ライブラリ(LR)と */

/*グラフ・ライブラリ(PGRAPH)を有効にする */

lrset; /* グローバル変数　LR を初期化 */

2. データの準備。

　 線形回帰プロシジャー(LREG)に渡すユーザー・データを準備する

Q = LREG(dataset,dv,iv,restrict);

Here is an example:

dataset = "translog"; /* データセットのファイル名 */

dv = { y1 }; /* 従属変数の指定 */

iv = { const,x1,x2 }; /* 独立変数の指定 */

3. オプションを指定

　　規定のグローバル変数を使って処理オプションを指定

_lregres = "residual";

_lregcol = 1;

4. プロシジャーの呼び出し

　　プロシジャーの処理結果は、画面に表示したり、指定の出力ファイルに書き出したり、

　　またはメモリー内のグローバル出力ベクトルに返したりすることができます。

call lreg(dataset,dv,iv,0);

結果をマトリックスQに返したいときは次のようにします。

Q = lreg(dataset,dv,iv,0);

Qはパックされたベクトルで、返されたすべての統計量を効率的な形式で蓄えています。

そこから必要なデータを取り出すにはVREADやLRFETCH等のプロシジャーを使います。

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