IBM SPSS Modelerで一般化線形モデル(GLM):ガンマ分布のGLM [データサイエンス、統計モデル]
R と IBM SPSS Modeler(Clementine)との比較です。
ガンマ分布は、0以上の連続値をとる確率分布です。
ここで x と y がこのような関係になっていると考えます。
y が連続地値で正の値しかとらないとします。
ここで y が 平均 μ のガンマ分布に従っていると仮定すると、
A=exp(a)とおくと
RのGLMの書き方は、
fit.gamma <- glm(y ~ log(x), family = Gamma(link = "log"), data = d)
summary(fit.gamma)
そして、これを IBM SPSS Modeler(Clementine)でモデル作成するとどうなるか?
まず、フィールド作成ノードでlog(x)を計算しておきます。
そして、一般化線形ノードを使い
・分布:ガンマ
・リンク関数:対数
を設定して、実行すればOK。
得られる結果は、Rと同じ結果になります。
ガンマ分布は、0以上の連続値をとる確率分布です。
ここで x と y がこのような関係になっていると考えます。
y が連続地値で正の値しかとらないとします。
ここで y が 平均 μ のガンマ分布に従っていると仮定すると、
A=exp(a)とおくと
RのGLMの書き方は、
fit.gamma <- glm(y ~ log(x), family = Gamma(link = "log"), data = d)
summary(fit.gamma)
そして、これを IBM SPSS Modeler(Clementine)でモデル作成するとどうなるか?
まず、フィールド作成ノードでlog(x)を計算しておきます。
そして、一般化線形ノードを使い
・分布:ガンマ
・リンク関数:対数
を設定して、実行すればOK。
得られる結果は、Rと同じ結果になります。
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