=== 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_00.dns 2008-3-21)

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)

・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      
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・相関行列(correlation matrix)
        x  1    x  2    x  3    y  1
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x  1    1      0.120  -0.114  -0.184
x  2   0.120    1      0.001   0.301
x  3  -0.114   0.001    1      0.010
y  1  -0.184   0.301   0.010    1   
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・最尤法による解析結果  反復回数=4
  計算方法:ケース単位(SASと同じ)
  モデル:λ=exp(β0+Σβj・xj)  β0:切片  βj:変数xjの偏回帰係数
  偏回帰係数初期値:β0=0.329177  β1=-0.34666  β2=0.315884  β3=-0.00111275 
                                            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    0.530438   0.487627                              1.1833    0.276686
x  1   -0.170469   0.215647    0.843269  -0.0858629    0.624893    0.429235
x  2    0.154422    0.13333     1.16698    0.124408     1.34142    0.246784
x  3-0.000890615   0.010034     0.99911 -0.00981668  0.00787827    0.929273
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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    0.530438   -0.425293     1.48617
x  1   -0.170469   -0.593129    0.252191    0.843269    0.552596     1.28684
x  2    0.154422     -0.1069    0.415745     1.16698    0.898616      1.5155
x  3-0.000890615  -0.0205569   0.0187757     0.99911    0.979653     1.01895
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対数尤度:L(モデル)=-62.2698  L(切片)=-63.1555  飽和Lf=-56.4663
擬似寄与率R2乗=0.132404  AIC(赤池の情報量基準)=132.54

                          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              0.885679         3       1.77136      0.621188
ズレ(LOF)          5.80353        40       11.6071      0.999997
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全体               6.68921        43


