Keyword: ガンマ誤差, 一般化線形モデル, フィット
概要
本サンプルはガンマ誤差をもつ一般化線形モデルのフィットを行うFortranによるサンプルプログラムです。 本サンプルは以下に示されるデータについて一般化線形モデルのフィットを行います。
※本サンプルはnAG Fortranライブラリに含まれるルーチン g02gdf() のExampleコードです。本サンプル及びルーチンの詳細情報は g02gdf のマニュアルページをご参照ください。
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入力データ
(本ルーチンの詳細はg02gdf のマニュアルページを参照)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
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G02GDF Example Program Data 'R' 'M' 'N' 'U' 10 1 0.0 :: LINK,MEAN,OFFSET,WEIGHT,N,M,S 1.0 1.0 1.0 0.3 1.0 10.5 1.0 9.7 1.0 10.9 0.0 0.62 0.0 0.12 0.0 0.09 0.0 0.50 0.0 2.14 :: End of X,Y 1 :: ISX 0 1.0E-6 5.0E-5 0 :: IPRINT,EPS,TOL,MAXIT
- 1行目はタイトル行で読み飛ばされます。
- 2行目はどのリンク関数が使用されるか(link='R':相互リンク(reciprocal link))、一般化線形モデルの引数に切片が含まれるかどうか(mean='M':切片を含める)、オフセットが必要かどうか(offset='N':不要)、重みづけをするかどうか(weight='U':重みづけをしない)、観測値の数(n=10)、独立変数の数(m=1)、モデルのスケール引数(s=0.0:スケール引数が残差平均平方から推定される)を指定しています。
- 3~12行目に独立変数の観測値(x)と従属変数の観測値(y)を指定しています。
- 13行目はモデルに独立変数が含まれるかどうか(isx)を指定しています。"1"は含まれることを意味します。
- 14行目は反復の情報の出力が必要かどうか(iprint=0:不要)、独立変数がフルランクかどうかそうでない場合ランクは何か(eps=1.0E-6)、モデルのフィットに必要な正確さ(tol=5.0E-5)、最大反復数(maxit=0:デフォルト値10が使用される)を指定しています。
出力結果
(本ルーチンの詳細はg02gdf のマニュアルページを参照)1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22
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G02GDF Example Program Results Deviance = 0.3503E+02 Degrees of freedom = 8 Estimate Standard error 1.4408 0.6678 -1.2865 0.6717 Y FV Residual H 1.0 6.48 -1.3909 0.200 0.3 6.48 -1.9228 0.200 10.5 6.48 0.5236 0.200 9.7 6.48 0.4318 0.200 10.9 6.48 0.5678 0.200 0.6 0.69 -0.1107 0.200 0.1 0.69 -1.3287 0.200 0.1 0.69 -1.4815 0.200 0.5 0.69 -0.3106 0.200 2.1 0.69 1.3665 0.200
- 3行目にデビアンス(deviance)が出力されています。
- 4行目に自由度が出力されています。
- 6~9行目に一般化線形モデルの引数の推定値と標準誤差が出力されています。
- 11~22行目に従属変数の観測値、フィットされた値、残差、てこ値が出力されています。
ソースコード
(本ルーチンの詳細はg02gdf のマニュアルページを参照)
※本サンプルソースコードは科学技術・統計計算ライブラリである「nAG Fortranライブラリ」のルーチンを呼び出します。
サンプルのコンパイル及び実行方法
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PROGRAM g02gdfe ! G02GDF Example Program Text ! Mark 23 Release. nAG Copyright 2011. ! .. Use Statements .. USE nag_library, ONLY : g02gdf, nag_wp ! .. Implicit None Statement .. IMPLICIT NONE ! .. Parameters .. INTEGER, PARAMETER :: nin = 5, nout = 6 ! .. Local Scalars .. REAL (KIND=nag_wp) :: a, dev, eps, s, tol INTEGER :: i, idf, ifail, ip, iprint, irank, & ldv, ldx, lwk, lwt, m, maxit, n CHARACTER (1) :: link, mean, offset, weight ! .. Local Arrays .. REAL (KIND=nag_wp), ALLOCATABLE :: b(:), cov(:), se(:), v(:,:), wk(:), & wt(:), x(:,:), y(:) INTEGER, ALLOCATABLE :: isx(:) ! .. Intrinsic Functions .. INTRINSIC count ! .. Executable Statements .. WRITE (nout,*) 'G02GDF Example Program Results' WRITE (nout,*) ! Skip heading in data file READ (nin,*) ! Read in the problem size READ (nin,*) link, mean, offset, weight, n, m, s IF (weight=='W' .OR. weight=='w') THEN lwt = n ELSE lwt = 0 END IF ldx = n ALLOCATE (x(ldx,m),y(n),wt(lwt),isx(m)) ! Read in data IF (lwt>0) THEN READ (nin,*) (x(i,1:m),y(i),wt(i),i=1,n) ELSE READ (nin,*) (x(i,1:m),y(i),i=1,n) END IF ! Read in variable inclusion flags READ (nin,*) isx(1:m) ! Calculate IP ip = count(isx(1:m)>0) IF (mean=='M' .OR. mean=='m') THEN ip = ip + 1 END IF ! Read in power for exponential link IF (link=='E' .OR. link=='e') THEN READ (nin,*) a END IF ldv = n lwk = (ip*ip+3*ip+22)/2 ALLOCATE (b(ip),se(ip),cov(ip*(ip+1)/2),v(ldv,ip+7),wk(lwk)) ! Read in the offset IF (offset=='Y' .OR. offset=='y') THEN READ (nin,*) v(1:n,7) END IF ! Read in control parameters READ (nin,*) iprint, eps, tol, maxit ! Fit generalized linear model with Gamma errors ifail = -1 CALL g02gdf(link,mean,offset,weight,n,x,ldx,m,isx,ip,y,wt,s,a,dev,idf, & b,irank,se,cov,v,ldv,tol,maxit,iprint,eps,wk,ifail) IF (ifail/=0) THEN IF (ifail<7) THEN GO TO 20 END IF END IF ! Display results WRITE (nout,99999) 'Deviance = ', dev WRITE (nout,99998) 'Degrees of freedom = ', idf WRITE (nout,*) WRITE (nout,*) ' Estimate Standard error' WRITE (nout,*) WRITE (nout,99997) (b(i),se(i),i=1,ip) WRITE (nout,*) WRITE (nout,*) ' Y FV Residual H' WRITE (nout,*) WRITE (nout,99996) (y(i),v(i,2),v(i,5),v(i,6),i=1,n) 20 CONTINUE 99999 FORMAT (1X,A,E12.4) 99998 FORMAT (1X,A,I0) 99997 FORMAT (1X,2F14.4) 99996 FORMAT (1X,F7.1,F10.2,F12.4,F10.3) END PROGRAM g02gdfe