線形モデルの情報で表示されるテーブルについて

SAS Viyaを使って線形モデルを作成した際に幾つかのテーブルが表示されます。今回はこの各テーブルの意味について解説します。

## NObs

Number of observationsの略です。観測数のことで、読み取り（read）と使用（used）の二つがあります。値がないデータは除外されます。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Number of Observations</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="RowId">RowId</th>
      <th title="Description">Description</th>
      <th title="Value">Value</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>NREAD</td>
      <td>Number of Observations Read</td>
      <td>421.0</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>NUSED</td>
      <td>Number of Observations Used</td>
      <td>421.0</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Dimension

モデルの次元数です。パラメータ、作用数を含めます。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Dimensions</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="RowId">RowId</th>
      <th title="Description">Description</th>
      <th title="Value">Value</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>NEFFECTS</td>
      <td>Number of Effects</td>
      <td>2</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>NPARMS</td>
      <td>Number of Parameters</td>
      <td>2</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## ANOVA

Analysis of Varianceの略です（分散分析）。カテゴリー要因の影響を分析するのに用います。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Analysis of Variance</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="RowId">RowId</th>
      <th title="Source">Source</th>
      <th title="DF">DF</th>
      <th title="Sum of Squares">SS</th>
      <th title="Mean Square">MS</th>
      <th title="F Value">FValue</th>
      <th title="Pr &gt; F">ProbF</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>MODEL</td>
      <td>Model</td>
      <td>1.0</td>
      <td>3.721720e+10</td>
      <td>3.721720e+10</td>
      <td>217.329426</td>
      <td>6.373036e-40</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>ERROR</td>
      <td>Error</td>
      <td>419.0</td>
      <td>7.175285e+10</td>
      <td>1.712479e+08</td>
      <td>NaN</td>
      <td>NaN</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>TOTAL</td>
      <td>Corrected Total</td>
      <td>420.0</td>
      <td>1.089701e+11</td>
      <td>NaN</td>
      <td>NaN</td>
      <td>NaN</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## FitStatistics

決定係数と平均二乗誤差などのモデルの近似統計量です。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Fit Statistics</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="RowId">RowId</th>
      <th title="Description">Description</th>
      <th title="Value">Value</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>RMSE</td>
      <td>Root MSE</td>
      <td>1.308617e+04</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>RSQUARE</td>
      <td>R-Square</td>
      <td>3.415360e-01</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>ADJRSQ</td>
      <td>Adj R-Sq</td>
      <td>3.399645e-01</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>AIC</td>
      <td>AIC</td>
      <td>8.406575e+03</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>AICC</td>
      <td>AICC</td>
      <td>8.406633e+03</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>5</th>
      <td>SBC</td>
      <td>SBC</td>
      <td>7.991661e+03</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>6</th>
      <td>TRAIN_ASE</td>
      <td>ASE</td>
      <td>1.704343e+08</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## ParameterEstimates

回帰係数です。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Parameter Estimates</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="Effect">Effect</th>
      <th title="Parameter">Parameter</th>
      <th title="DF">DF</th>
      <th title="Estimate">Estimate</th>
      <th title="StdErr">StdErr</th>
      <th title="tValue">tValue</th>
      <th title="Probt">Probt</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>Intercept</td>
      <td>Intercept</td>
      <td>1</td>
      <td>75304.372444</td>
      <td>3017.469237</td>
      <td>24.956136</td>
      <td>6.743006e-85</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>MPG_City</td>
      <td>MPG_City</td>
      <td>1</td>
      <td>-2188.496867</td>
      <td>148.452209</td>
      <td>-14.742097</td>
      <td>6.373036e-40</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>

## Timing

GLMアクションを呼び出すサブタスクのタイミングです。

<table border="1" class="dataframe"><caption>Task Timing</caption>
  <thead>
    <tr style="text-align: right;">
      <th title=""></th>
      <th title="RowId">RowId</th>
      <th title="Task">Task</th>
      <th title="Time">Time</th>
      <th title="Relative Time">RelTime</th>
    </tr>
  </thead>
  <tbody>
    <tr>
      <th>0</th>
      <td>SETUP</td>
      <td>Setup and Parsing</td>
      <td>0.005779</td>
      <td>0.430311</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>1</th>
      <td>LEVELIZATION</td>
      <td>Levelization</td>
      <td>0.000964</td>
      <td>0.071775</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>2</th>
      <td>INITIALIZATION</td>
      <td>Model Initialization</td>
      <td>0.000294</td>
      <td>0.021872</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>3</th>
      <td>SSCP</td>
      <td>SSCP Computation</td>
      <td>0.000518</td>
      <td>0.038577</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>4</th>
      <td>FITTING</td>
      <td>Model Fitting</td>
      <td>0.001280</td>
      <td>0.095315</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>5</th>
      <td>OUTPUT</td>
      <td>Creating Output Data</td>
      <td>0.002085</td>
      <td>0.155249</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>6</th>
      <td>CLEANUP</td>
      <td>Cleanup</td>
      <td>0.002459</td>
      <td>0.183085</td>
    </tr>
    <tr>
      <th>7</th>
      <td>TOTAL</td>
      <td>Total</td>
      <td>0.013430</td>
      <td>1.000000</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>