この例では、「Car Physical Data.jmp」サンプルデータを使用して、ロジスティックプロットの例をもう1つ紹介します。「車両重量」によって、116台の車両のサイズ(「タイプ」)を予測するとしましょう。車両サイズは小さいものから順に、「Sporty」、「Small」、「Compact」、「Medium」、「Large」とします。
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。
2.
「列」パネルで、「タイプ」の左側のアイコンを右クリックし、[順序尺度]を選択します。
3.
「タイプ」を右クリックし、[列情報]を選択します。
4.
「列プロパティ」メニューから[値の順序]を選択します。
6.
[OK]をクリックします。
8.
「タイプ」を選択し、[Y, 目的変数]をクリックします。
9.
「車両重量」を選択し、[X, 説明変数]をクリックします。
10.
[OK]をクリックします。
図7.6 「タイプ」「車両重量」によってロジスティックであてはめたプロットの例
図7.6 を見ると、次のことがわかります。
プロット上に描かれている点のX座標での位置はデータの値を反映していますが、Y軸方向では応答カテゴリの内側でランダムに散らばっています。
X変数が応答変数に対して効果を持たない場合はロジスティック曲線は水平になります。つまり、応答変数の各水準の確率が、説明変数の範囲全体にわたって一定になります。図7.7 のロジスティックプロットが、ロジスティック曲線が水平となる例です。このような場合では、「タイプ」の確率を予測するのに、「車両重量」は役立ちません。
図7.7 予測が無意味なデータとロジスティックプロットの例
メモ: 図7.7 および図7.8 のプロットを再現するには、図中のデータテーブルを作成してから、この節の冒頭で紹介した手順7 ~ 10を実行します。
図7.8 予測が完全となるデータとロジスティックプロット