L'action 'glm' ajuste des modèles de régression linéaire en utilisant la méthode des moindres carrés. Elle fait partie de l'ensemble d'actions de régression qui fournit des actions pour l'ajustement de modèles linéaires, linéaires généralisés et logistiques.
| Paramètre | Description |
|---|---|
| alpha | Spécifie le niveau de signification à utiliser pour la construction de tous les intervalles de confiance. La valeur par défaut est 0.05. La plage est (0, 1). |
| attributes | Modifie les attributs des variables utilisées dans cette action. Actuellement, les attributs spécifiés dans les paramètres 'inputs' et 'nominals' sont ignorés. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'attributes', consultez le paramètre commun casinvardesc (Annexe A : Paramètres communs). |
| byLimit | Spécifie que l'analyse ne doit pas être effectuée si le nombre de groupes BY dépasse la valeur spécifiée. La valeur minimale est 1. |
| class | Nomme les variables de classification à utiliser comme variables explicatives dans l'analyse. Pour plus d'informations sur les sous-paramètres 'class', consultez le 'paramètre class' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'class', consultez le 'paramètre commun classStatement' (Annexe A : Paramètres communs). |
| classGlobalOpts | Liste les options qui s'appliquent à toutes les variables de classification. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'classGlobalOpts', consultez le 'paramètre commun classopts' (Annexe A : Paramètres communs). |
| classLevelsPrint | Lorsqu'il est défini sur False, supprime l'affichage des niveaux de classe. La valeur par défaut est TRUE. |
| clb | Lorsqu'il est défini sur True, affiche les limites de confiance supérieures et inférieures pour les estimations des paramètres. La valeur par défaut est FALSE. |
| code | Écrit le code d'étape de données SAS pour calculer les valeurs prédites du modèle ajusté. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'code', consultez le 'paramètre commun aircodegen' (Annexe A : Paramètres communs). |
| collection | Définit un ensemble de variables qui sont traitées comme un effet unique ayant plusieurs degrés de liberté. Pour plus d'informations, consultez la section 'Collection Effects' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'collection', consultez le 'paramètre commun collection' (Annexe A : Paramètres communs). |
| display | Spécifie une liste de tables de résultats à envoyer au client pour affichage. Pour plus d'informations sur les sous-paramètres 'display', consultez le 'paramètre display' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'display', consultez le 'paramètre commun displayTables' (Annexe A : Paramètres communs). |
| freq | Nomme la variable numérique qui contient la fréquence d'occurrence de chaque observation. |
| inputs | Spécifie les variables à utiliser pour l'analyse. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'inputs', consultez le 'paramètre commun casinvardesc' (Annexe A : Paramètres communs). |
| maxParameters | Spécifie que les modèles ne doivent pas être ajustés si le nombre de paramètres dépasse la valeur spécifiée. La valeur minimale est 0. |
| model | Nomme la variable dépendante, les effets explicatifs et les options du modèle. Pour plus d'informations sur la spécification du modèle, consultez la section 'Introduction' (Spécification des modèles linéaires pour les actions analytiques SAS Viya). |
| multimember | Utilise une ou plusieurs variables de classification spécifiées dans le paramètre 'vars' de telle manière que chaque observation puisse être associée à un ou plusieurs niveaux de l'union des niveaux des variables de classification. Pour plus d'informations, consultez la section 'Multimember Effects' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'multimember', consultez le 'paramètre commun multimember' (Annexe A : Paramètres communs). |
| nClassLevelsPrint | Limite l'affichage des niveaux de classe. La valeur 0 supprime tous les niveaux. La valeur minimale est 0. |
| nominals | Spécifie les variables nominales à utiliser pour l'analyse. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'nominals', consultez le 'paramètre commun casinvardesc' (Annexe A : Paramètres communs). |
| output | Crée une table sur le serveur qui contient les statistiques par observation, calculées après l'ajustement du modèle. Pour plus d'informations sur les statistiques disponibles, consultez la section 'Predicted Values and Regression Diagnostics' (Procédure GENSELECT dans SAS Visual Statistics : Procédures). Pour plus d'informations, consultez l''instruction OUTPUT' (Procédure GENSELECT dans SAS Visual Statistics : Procédures). |
| outputTables | Liste les noms des tables de résultats à enregistrer en tant que tables CAS sur le serveur. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'outputTables', consultez le 'paramètre commun outputTables' (Annexe A : Paramètres communs). |
| parmEstLevDetails | Spécifie s'il faut ajouter les valeurs brutes et formatées des variables de classification dans la table ParameterEstimates. La valeur par défaut est RAW. |
| partByFrac | Spécifie les fractions des données à utiliser pour la validation et le test. Pour plus d'informations, consultez la section 'partByFrac and partByVar Partitioning Parameters' (Concepts partagés). |
| partByVar | Nomme la variable et ses valeurs utilisées pour partitionner les données en rôles d'entraînement, de validation et de test. Pour plus d'informations, consultez la section 'partByFrac and partByVar Partitioning Parameters' (Concepts partagés). |
| polynomial | Spécifie un effet polynomial. Toutes les variables spécifiées doivent être numériques. Une colonne de matrice de conception est générée pour chaque terme du polynôme spécifié. Par défaut, chacun de ces termes est traité comme un effet distinct aux fins de la construction du modèle. Pour plus d'informations, consultez la section 'Polynomial Effects' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'polynomial', consultez le 'paramètre commun polynomial' (Annexe A : Paramètres communs). |
| selection | Spécifie la méthode et les options pour effectuer la sélection du modèle. Pour plus d'informations, consultez la section 'selection Parameter' (Concepts partagés). |
| spline | Développe les variables en bases de spline dont la forme dépend des paramètres spécifiés. Pour plus d'informations, consultez la section 'Spline Effects' (Concepts partagés). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'spline', consultez le 'paramètre commun spline' (Annexe A : Paramètres communs). |
| ss3 | Lorsqu'il est défini sur True, effectue une analyse de variance du modèle basée sur les sommes des carrés de type III. La valeur par défaut est FALSE. |
| store | Stocke les modèles de régression dans un objet binaire volumineux (BLOB). Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'store', consultez le 'paramètre commun casouttable (Formulaire 1)' (Annexe A : Paramètres communs). |
| table | Spécifie la table de données d'entrée. Pour plus d'informations sur la spécification du paramètre 'table', consultez le 'paramètre commun castable (Formulaire 1)' (Annexe A : Paramètres communs). |
| target | Spécifie la variable cible à utiliser pour l'analyse. |
| weight | Nomme la variable numérique à utiliser pour effectuer une analyse pondérée des données. |