UNISTAT 5.6 で追加された機能

UNISTAT Version 5.6 では、以下の機能が追加されました。

• GLM に最小二乗平均（LSMeans または調整された平均）オプションが追加
  UNISTAT の前バージョンでは、GLM プロシージャの Table of Means、Multiple Comparisons、Profile Plot オプションは、算術平均で計算されましたが、新バージョンでは、それらの計算に最小二乗平均 (LSMeans or adjusted means) を選択できるようになりました。
  
  Table of Least Squares Means (例)
  

  	Least Squares Means	Standard Error	t-Statistic	Significance	Lower 95%	Upper 95%
  Constant	107.7414	1.043	103.3001	0	105.6485	109.8344
  Region = 1	106.1586	1.809	58.6825	0	102.5285	109.7887
  2	109.2338	1.6841	64.8611	0	105.8544	112.6132
  3	107.832	1.9188	56.1985	0	103.9817	111.6823
  Type = 1	107.5782	1.7373	61.9241	0	104.0922	111.0643
  2	107.9047	1.1547	93.45	0	105.5877	110.2217
  Region x Type = 1 x 1	103.6271	2.5584	40.5053	0	98.4934	108.7609
  1 x 2	108.69	2.5584	42.4843	0	103.5563	113.8237
  2 x 1	111.52	3.0271	36.8406	0	105.4457	117.5943
  2 x 2	106.9476	1.4771	72.4053	0	103.9837	109.9116
  3 x 1	107.5875	3.3844	31.7893	0	100.7962	114.3788
  3 x 2	108.0764	1.809	59.7426	0	104.4463	111.7065

  
  
• ワイブル回帰（Weibull Regression）
  Logit / Probit プロシージャにワイブル回帰 (Weibull) オプションが追加されました。
  
  
  

  ** Regression Results **
  
  Model selected: Weibull
  Valid Number of Cases: 16, 0 Omitted
  Response Variable: Good
  Subject Variable: Total
  
  |                                                      1-Tail
  |    Coefficient Standard Error    Z-Statistic    Probability
  -------------------+------------------------------------------------------------
  Constant|        -1.5228         0.0821       -18.5421         0.0000
  A|         0.5113         0.0937         5.4590         0.0002
  B|         0.2301         0.0880         2.6139         0.0241
  C|         0.7574         0.0886         8.5528         0.0000
  D|         0.2878         0.1286         2.2388         0.0468
  
  |      Lower 95%      Upper 95%
  -------------------+------------------------------
  Constant|        -1.6838        -1.3619
  A|         0.3277         0.6949
  B|         0.0576         0.4027
  C|         0.5839         0.9310
  D|         0.0358         0.5398
  
  -2 Log likelihood = 2106.3834
  Goodness of Fit:
  Chi-Square Statistic = 15.9936
  Degrees of Freedom = 11
  Right-Tail Probability = 0.1414

  
  

• 多項回帰 (Multinomial Regression)
  この最尤回帰プロシージャは、Multinomial Logistic (多項ロジスティック) または Polytomous 回帰としても知られています。従属変数がカテゴリ変数であるようなモデルの評価に適しています。
  
  (→出力例)
  
  
• ポアソン回帰 (Poisson Regression)
  これは、従属変数が非負整数からなる度数（カウント）変数のとき使用される最尤回帰プロシージャです。
  
  (→出力例)