パラメータ推定値の経路
どちらのプロットも、横軸は、尺度化したパラメータ推定値の絶対値の和です。これは、パラメータ推定値のl1ノルムです(なお、切片、過分散パラメータ、およびゼロ強調パラメータは、このl1ノルムの計算からは除外されています。)次の点に留意してください。
l1ノルムが大きい推定値は、最尤推定値に近いことを示します。
l1ノルムが小さい推定値は、大きな罰則が課されています。
l1ノルムの値が小さいほど、調整パラメータの値は大きくなります。
現在のモデルを示す縦線
どちらのプロットでも、「元の説明変数に対する推定値」レポートに表示された解のl1ノルムの値に赤い縦の実線が引かれています。いずれかのプロットにおいても、赤い縦線の上部にある矢印をドラッグすると、ペナルティの値が変更され、別のペナルティに対応したモデルの結果に変更されます。「検証」プロットでは、任意の場所をクリックしてもモデルは変更されます。これらの操作を行うと、レポートのすべての結果が、現在選択されているモデルに合わせて更新されます。この時、縦の点線は、適合度が最も良いモデルに置かれたままです。一部の検証法では、「検証」プロットに同等なモデルを特定するゾーンが表示されます。同等なモデルのゾーンを参照してください。
「パラメータ推定値の経路」プロットの詳細については、「パラメータ推定値の経路」プロットを参照してください。「検証」プロットの詳細については、「検証」プロットを参照してください。
「パラメータ推定値の経路」プロット
解のID番号
「検証」プロット
「検証」プロットは、調整パラメータのすべての値、あるいは「尺度化したパラメータ推定値の絶対値の和」のすべての値におけるモデルの適合度を表した統計量のプロットです。プロットされる統計量は、選択した「検証法」によって異なります。表5.3 は、各検証法でプロットされる統計量のリストです。どの検証法でも、値は小さい方がモデルが良いことを示します。[K分割]と[1つ取って置き法]の検証法と、値が4つ以上ある検証列の場合、「尺度化した負の対数尤度」を、すべての分割で平均した値がプロットされます。
表5.3 [尺度化した負の対数尤度]とは、負の対数尤度を、オブザベーション数で割ったもののことです。
尺度化した負の対数尤度をk個の検証セットのそれぞれから計算し、それを平均したもの
「検証」列の値(K)が4以上の場合
尺度化した負の対数尤度をk個の検証セットのそれぞれから計算し、それを平均したもの
図5.6  は、「Diabetes.jmp」の「検証」プロットで縦軸を拡張し、2つのゾーンを表示したところです。