GLMのコントラストとパラメーター化一般化線形モデルのコントラストはスクリプトとして保存されず、スクリプトでアクセスできません。そのため、コントラストを設定した場合、やり直しによってコントラストボタンが追加されるだけで、すべてのコントラストを再入力する必要があります。
参照カテゴリを指定できるとよいでしょう。一般に、パラメータ化はより制御可能であるか、少なくとも明白である必要があります。 多くのユーザーは、標準の最小二乗と名目上のロジスティックパーソナリティが中心のX（つまり、参照カテゴリの平均）を使用しているのに対し、一般化回帰と一般化線形モデルは、ランク削減アプローチを使用しています。 それを制御できるとよいでしょう。つまり、どのレベルがゼロになるか、または平均減算を使用するかどうかを指定します。 ITは、すべての回帰手順で同じアプローチと機能を可能な限り使用し、すべてのJS1にアクセスできるようにするのが良いでしょう。
統計と分析
