Lemコマンドの説明

3変数の飽和対数線形モデルの例

man 3

dim 2 2 2

lab A B C

mod {ABC}

dat [ 95 48

100 93

220 32

91 71]

man ：顕在(観測)変数の数の指定

dim ：各顕在変数のカテゴリ数の指定

変数の数だけ指定を行う

lab ：各変数のラベル(アルファベット1文字)

mod ：対数線形モデルの指定

{ABC}の{ }は階層的モデルを意味する。よって

それより低次の効果はすべてモデルに含まれる

dat[] ：[ ]内に分析する集計データを記述

man 3

dim 2 2 2

lab A B C

mod {AB,AC,BC}

dat [ 95 48

100 93

220 32

91 71]

man 3

dim 2 2 2

lab A B C

mod {A,B,C}

dat [ 95 48

100 93

220 32

91 71]

出力について

*** STATISTICS ***

Number of iterations = 2

Converge criterion = 0.0000000000

X-squared = 111.1321 (0.0000)

L-squared = 107.5569 (0.0000)

Cressie-Read = 109.3471 (0.0000)

Dissimilarity index = 0.1619

Degrees of freedom = 4

Log-likelihood = -1507.70856

Number of parameters = 3 (+1)

Sample size = 750.0

BIC(L-squared) = 81.0767

AIC(L-squared) = 99.5569

BIC(log-likelihood) = 3035.2773

AIC(log-likelihood) = 3021.4171

Eigenvalues information matrix

747.8547 741.9111 658.4056

適合度検定 (絶対評価)

X-squared, L-squared ( )内はp値

p値が小さくないことが必要

情報量規準　（相対的評価）

AIC, BIC

各々の係数の検定

effect beta std err z-value exp(beta) Wald df prob

main 4.4687 87.2429

A

1 -0.1044 0.0367 -2.843 0.9009

2 0.1044 1.1100 8.08 1 0.004