この例では、「Car Physical Data.jmp」サンプルデータテーブルを使用します。あるタイヤメーカーが、エンジンの排気量(in3)からエンジンの馬力を予測しようとしています。2つの変数には直線関係があるとし、傾きについて推測するとします。直線の傾きがわかれば、排気量の増加に伴う、馬力の増加が分かります。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Car Physical Data.jmp」を開きます。
3.
「馬力」を選択し、[Y, 目的変数]をクリックします。
4.
「排気量」を選択し、[X, 説明変数]をクリックします。
5.
[OK]をクリックします。
6.
赤い三角ボタンをクリックし、メニューから[直線のあてはめ]を選択します。
7.
(オプション)「パラメータ推定値」レポートを右クリックし、[列]>[下側95%]を選択します。
8.
(オプション)「パラメータ推定値」レポートを右クリックし、[列]>[上側95%]を選択します。
9.
「パラメータ推定値」レポートの「推定値」列を右クリックし、[Bootstrap]を選択します(図10.2 )。
図10.2 [Bootstrap]オプション
[選択された列の分割]オプションを選択する場合は、どの列で右クリックしたかによって、分析対象となる列が変わる点に注意してください。詳細は、「ブートストラップ」ウィンドウのオプションを参照してください。
10.
「ブートストラップ標本数」に「1000」と入力します。
11.
(オプション)図10.3 の結果と一致させるには、「乱数シード値」に「12345」と入力します。
12.
[OK]をクリックします。
13.
「ブートストラップ結果」テーブルで、「一変量の分布」スクリプトを実行します。
図10.3 ブートストラップのレポート
傾きの推定値(手順6)は、0.504です。ブートストラップで求めた95%の信頼水準に基づくと、傾きは0.40028~0.61892であると推定できます。つまり、排気量が1単位増加すると、95%の信頼度で、馬力は0.40028~0.61892だけ増加すると言えます。ブートストラップによる傾きの信頼区間(0.400~0.619)は、通常の回帰分析(手順7および手順8)による信頼区間(0.425~0.583)に比べ、わずかに広くなっています。
メモ: 「ブートストラップ信頼限界」レポートの「BC 下側」列および「BC 上側」列は、バイアス修正済み(bias-corrected)の信頼限界です。バイアス修正済みの信頼限界を参照してください。