=== Poisson回帰分析(Poisson regression analysis) ===               [DANS V7.4]

データ名:ロジスティック回帰分析用テストデータ (logreg_03.dns 2023-12-17)

目的変数y   :効果 (1:著効 2:有効 3:無効)
説明変数x  1:薬剤 (0:A 1:B)
説明変数x  2:病期 (1-3)
説明変数x  3:年齢 (才)
説明変数x  4:薬剤偏差 x 病期偏差
説明変数x  5:薬剤偏差 x 年齢偏差

・各変数の基礎統計量
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y   :例数=44        平均値=2.04545      SD=0.776233     SE=0.117021     
x  1:例数=44        平均値=0.545455     SD=0.503686     SE=0.0759336    
x  2:例数=44        平均値=1.95455      SD=0.805636     SE=0.121454     
x  3:例数=44        平均値=37.6364      SD=11.0224      SE=1.66168      
x  4:例数=44        平均値=0.0475207    SD=0.398479     SE=0.0600729    
x  5:例数=44        平均値=-0.619835    SD=5.36025      SE=0.808088     
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・相関行列(correlation matrix)
        x  1    x  2    x  3    x  4    x  5    y  1
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x  1    1      0.120  -0.114  -0.022   0.021  -0.184
x  2   0.120    1      0.001  -0.006  -0.388   0.301
x  3  -0.114   0.001    1     -0.381   0.186   0.010
x  4  -0.022  -0.006  -0.381    1      0.086  -0.120
x  5   0.021  -0.388   0.186   0.086    1     -0.176
y  1  -0.184   0.301   0.010  -0.120  -0.176    1   
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・最尤法による解析結果  反復回数=4
  計算方法:説明変数単位
  モデル:λ=exp(β0+Σβj・xj)  β0:切片  βj:変数xjの偏回帰係数
                                            標準                   有意確率
変数  偏回帰係数   標準誤差     exp(bj)  偏回帰係数   Waldのχ^2       p値
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切片    0.711473   0.519164                             1.87805    0.170556
x  1    -0.22492    0.21618     0.79858   -0.113289     1.08249    0.298141
x  2    0.155412   0.144291     1.16814    0.125205     1.16009    0.281448
x  3 -0.00414434  0.0110506    0.995864  -0.0456804     0.14065    0.707636
x  4   -0.138517   0.289235    0.870648  -0.0551961    0.229352    0.632004
x  5   0.0016387  0.0225897     1.00164  0.00878383  0.00526229    0.942171
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変数  偏回帰係数   95%CI下限        上限     exp(bj)   95%CI下限        上限
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切片    0.711473    -0.30607     1.72902
x  1    -0.22492   -0.648624    0.198785     0.79858    0.522765     1.21992
x  2    0.155412   -0.127393    0.438217     1.16814    0.880387     1.54994
x  3 -0.00414434  -0.0258031   0.0175144    0.995864    0.974527     1.01767
x  4   -0.138517   -0.705408    0.428374    0.870648    0.493907     1.53476
x  5   0.0016387  -0.0426364   0.0459137     1.00164     0.95826     1.04698
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対数尤度:L(モデル)=-62.1492  L(切片)=-63.389  飽和Lf=-55.4038
擬似寄与率R2乗=0.15526  AIC(赤池の情報量基準)=136.298

                          回帰とズレの検定
要因         -(対数尤度比)    自由度        χ2乗値   有意確率p値
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回帰               1.23978         5       2.47957      0.779569
ズレ(LOF)          6.74543        37       13.4909      0.999861
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全体               7.98521        42


