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JMP統計機能ガイド

は行

パーセントプロファイル：［一変量の分布］と「二変量の関係：カテゴリカル」
パーティション：（CARTTM、CHAIDTM、C4.5、C5）、再帰的にデータを分岐（パーティション）して応答を推定する、パーティションのツリーを作成する、［モデル化］>［パーティション］
バイアスレポート：［変動性図/ゲージチャート］
配合計画：［実験計画(DOE)］、［配合計画］、［カスタム計画］
バイナリ（2水準）ロジスティック回帰のROC（受診者動作特性）曲線：真陽性率と偽陽性率をプロット、「二変量の関係：ロジスティック」
バイプロット（Gabriel）：主成分分析と変数の3次元プロット、［K Meansクラスター分析］、［回転プロット］、［多変量］>［クラスター分析］
箱ひげ図：各分布（「分位点の箱ひげ図」と「外れ値（箱とひげ）の箱ひげ図」を参照）、［一変量の分布］
箱ひげ図オプション：平均の標本分布を表示、「二変量の関係：一元配置」
箱ひげ図（箱とひげ）：［一変量の分布］
外れ値の箱ひげ図、［一変量の分布］
外れ点：外れ値の箱ひげ図、［一変量の分布］
バックプロパゲーション：［モデル化］>［ニューラルネット］
パラメータ推定値：「t検定」を含め、すべてのモデルで与えられる
パラメータ推定値の最小2乗法オプション：推定値、推定値の標準誤差、t値、有意確率（p値）、95%信頼限界、標準のベータ分布と相関の逆行列の対角要素（VIF：Variance Inflation Factorsともいう）
パラレルプロット：［グラフ］メニューの1つで、データテーブルの各行の応答変数をすべて、直線のセグメントでつなげた1本の線として表したもの、［パラレルプロット］
パラレルプロット：K-Meansクラスターレポートのオプション、［多変量］>［クラスター分析］
バリオグラム：時系列のモデル化の診断、［モデル化］>［時系列分析］
バリマックス回転：成分の回転、［回転プロット］
パレート図：スクリーニング計画モデルにおける要因、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
パレート図：一般、1元層別ヒストグラム、2元層別ヒストグラム、［パレート図］
反復重み付き最小2乗法（IRLS）：非線形回帰、［モデル化］>［非線形回帰］
反復測定分析：球面性の検定と自由度に対する2種類の調整（Greenhouse-Geisser調整とHuynh-Feldt調整）による一変量（混合モデル）検定、「モデルのあてはめ：MANOVA」
判別分析：判別スコアの計算、点の分類、判別スコアの保存、オプションのステップワイズ選択、正準プロット、［多変量］>［判別分析］
ヒートマップ（「セルプロット」を参照）
比較円：一元配置の多重比較をグラフィカルに表示する、「二変量の関係」「一元配置」
ヒストグラム：データテーブルへのリンク、要約統計量、モーメント法のレポート、度数軸、割合軸、誤差バー、バーの度数とパーセント表示、［一変量の分布］
ヒストグラム軸：「二変量の関係：二変量」のオプション
非線形計画：非線形モデルの実験計画（DOE）、［実験計画(DOE)］>［非線形計画］
左側打ち切り生存時間モデル（「Tobitモデル」を参照）
微分：非線形回帰、［モデル化］>［非線形回帰］
標準偏差：［一変量の分布］における標準偏差の推定値と信頼区間
標準偏差の検定（指定した値に対して）：片側と両側のカイ2乗検定、［一変量の分布］
表の作成：カスタマイズされたテーブル形式で要約データを表すためのプラットフォーム。ドラッグアンドドロップインターフェースを備えている
標本サイズ計算（LSN）：検出力の計算テーブルに表示される（「検出力の分析」を参照）
比例ハザード（Cox）モデル：セミパラメトリックな回帰モデル、［生存時間分析もしくは信頼性分析］>［比例ハザード］
品質改善：「管理図」、「工程能力指数」、「パレート図」、「変動性図（Gage R&Rプロット）」を参照
フィッシュボーンチャート：特性要因図
フェーズを指定した管理図
不確定性：全体対数尤度として測定される
符号付順位検定：平均の1標本検定のノンパラメトリックな検定、［一変量の分布］
プロット：同一プロット内の異なるYの重ね合わせを可能にする連続尺度データのx-yプロット
プロビット回帰：「一般化線形モデル」を参照
プロビットモデル：カテゴリカルな応答、「モデルのあてはめ：名義ロジスティック」または「モデルのあてはめ：順序ロジスティック」、または［モデル化］>［非線形回帰］
プロファイル：独立した効果の組み合わせごとに予測応答Yの表示、満足度関数プロファイルの表示、配合計画分析での制約の使用、および満足度の機能の最適化などを実行する、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
プロファイル尤度信頼限界：尤度関数での変化に対応するパラメータの信頼区間を計算する、［モデル化］>［非線形回帰］、［モデル化］>［一般化線形モデル］
分位点（最大、最小、中央値（メディアン）、および他のパーセント点）：［一変量の分布］
分位点（正規分位点またはQQプロット）：正規標準の線と正規性からの偏差をプロットする、［一変量の分布］
分位点の箱ひげ図：［一変量の分布］
分割実験：実験計画を生成し、［モデルのあてはめ］を使用して分析する
分割表分析：「カテゴリカル分析」、「二元配置」を参照
分散成分の推定値：変量効果モデルで1つ以上の効果を変量効果として指定（「混合モデル」も参照）、不釣り合い型計画を扱う、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
分散不均一性：グループ分散の違い、「二変量の関係：一元配置」
分散分析（一元配置）：F検定（水準が2つだけの場合はt検定）、「モデルのあてはめ：一元配置」
分散分析（一般）：プロファイル、対比、カスタム検定、交差、枝分かれ、多項式、曲面効果と変量効果、最小2乗平均、多元配置ANOVAのStudentのt検定およびTukey検定、REML推定の使用による混合モデル（割り当てられる共分散構造なし）、［モデルのあてはめ］
分散分析（ノンパラメトリック）：Wilcoxon、MedianおよびVan der Waerden検定、「モデルのあてはめ：一元配置」
分析の再実行：すべてのプラットフォームで、スクリプトコマンドを使って分析やグラフを再実行できる。オプションでデータにスクリプトを保存して、後で再実行することも可能
分布のあてはめ：正規、対数正規、Poisson、2および 3パラメータWeibull、極値、ガンマ、ベータ、指数、およびノンパラメトリックな密度の平滑化など、連続量である一変量の分布曲線のあてはめとパラメータ推定、［一変量の分布］
分布のあてはめ：分布のあてはめ、グラフ化、工程能力分析、分位点プロット（ベータ、正規、対数正規、2 & 3パラメータWeibull、極値、ガンマと指数、2項、Poisson、p値と検出力アニメーション、計算された許容区間）［一変量の分布］
ペアごとの相関の行列：［多変量］>［多変量の相関］
平滑化：「スプライン曲線」と「時系列診断のモデル化と予測」を参照
平滑曲線：「密度の推定」を参照
平均：信頼区間による推定
平均：1つの母集団、［一変量の分布］
平均誤差バー：平均より1標準誤差上または下を示す平均オプション、標準偏差線のオプション、「二変量の関係：一元配置」
平均の検定（指定した値に対する）：z検定、t検定、符号付順位検定、［一変量の分布］
平均のひし形：グループごとの平均と95%信頼区間を示す、「二変量の関係：一元配置」
平均の標準誤差：該当する場合に表示される
ベータあてはめ（「分布のあてはめ」を参照）
べき乗変換：「Box-Cox変換」を参照
偏回帰プロット（「てこ比プロット」を参照）
変換したデータのあてはめ：［その他のあてはめ］では、X変数とY変数のいずれかまたは両方に対して、自然対数、平方根、平方、逆数、指数に変換してあてはめを行う「二変量の関係：二変量」
偏相関、グループ：「モデルのあてはめ：MANOVA」
偏相関係数行列：ペアごと、［多変量］>［多変量の相関］
偏自己相関プロットと値：時系列のモデル化を診断、［モデル化］>［時系列分析］
変数のR（範囲）管理図：［管理図］
変数のS（標準偏差）管理図：品質管理、［管理図］
変数の平均管理図：品質管理、［管理図］
変動係数（CV）：「モーメント」表、REML法の結果、およびEMS法の結果の非表示列、［要約］コマンドを使用してデータテーブルで使用可能、［一変量の分布］
変動性図：グループ間の変動性を表示、［変動性図／ゲージチャート］
変動性分析：分散成分の推定値、Gage R&Rレポートとプロット、［変動性図/ゲージチャート］
変量効果モデル：期待平均平方、分散成分の推定値、変量効果に関する検定、（「混合モデル」、「REML」を参照）、「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
棒グラフ：［チャート］オプション
保険数理生命表テンプレートを含む（「テンプレート」を参照）
ホワイトノイズの検定：時系列がホワイトノイズかどうかを検定する、スペクトル密度プロットでFisherのカッパ（κ）統計量およびBKS統計量を計算、［多変量］>［時系列分析］

ま行

満足度関数プロファイル：予測プロファイル、視覚化を容易にして異なる因子設定で応答を最適化、スクリーニング、応答曲面、およびの配合計画を最適化、［実験計画(DOE)］、［カスタム計画］および「モデルのあてはめ：標準最小2乗」
満足度の最大化：最適なプロセス変数の設定を決定する満足度関数を設定、「満足度関数」と「予測プロファイル」を参照
右側打ち切りのある生存時間モデル：［生存時間分析もしくは信頼性分析］
密度の推定：ヒストグラムの分布のあてはめ、二変量散布図の等確率等高線、［一変量の分布］と「二変量の関係：二変量」
無作為に行を選択：JMPおよびSASデータテーブルで対応
名義ロジスティック回帰：［二変量の関係］または［モデルのあてはめ］
メディアン検定：2標本検定とBrown-Moodのk標本、「二変量の関係：一元配置」
モーメント、記述統計量：［グループ化］/［要約］コマンドにより作成されたデータテーブルの一変量の分布または列
モザイク図：1つの変数またはクロス集計の水準の割合に比例する積み重ね棒グラフ、［一変量の分布］および「二変量の関係：カテゴリカル」分析