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。
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l1ノルムが大きい推定値は、最尤推定値に近くなります。
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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。
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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におけるl1ノルムの1つに対して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、検証結果が最良のモデルに置かれたままです。検証プロットの横の［解をリセット］ボタンをクリックすると、赤い垂直線が最初の位置に戻り、最初に表示された結果に戻ります。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。第 “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
解のID番号「パラメータ推定値の経路」のいずれかのプロットで三角印を動かすと解が変更できますが、それらの解には内部でID番号が割り当てられます。三角印を動かして最初に表示されたものとは別の解を選択した後、［スクリプトの保存］オプションでスクリプトを保存すると、そのスクリプトには解のID番号も保存されています。この解のID番号は、 Set Solution ID( N )コマン ドというコマンドで保存されます。このように解のID番号が保存されるので、保存したスクリプトを実行すると、選択した解を再現できます。
検証プロット検証プロットは、「尺度化したパラメータ推定値の絶対値の和」 （これは調整パラメータを特定の値に設定したときの推定結果から計算されます）に対してモデルの適合度を表した統計量をプロットしたものです。プロットされる適合度統計量は、選択した「検証法」によって異なります。推定法と、検証に用いる統計量、ゾーンは、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、値は小さい方が良いモデルを示します。［K分割］と［1つ取って置き法］と、値が4つ以上ある検証列の場合には、「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。
推定法と、検証に用いる統計量、ゾーンの［尺度化した負の対数尤度］（scaled –log likelihood）とは、負の対数尤度を標本サイズで割ったものです。
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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
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「検証」列の値（K）が4以上の場合
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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
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同等なモデルのゾーン最良のモデルを選んだ場合、その選択には不確定性があります。最良ではないモデルであっても、適合度がほぼ同等であれば、有益な情報が含まれているでしょう。［AICc］、［BIC］、［K分割］、［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、「検証」プロットには、検討の余地があるモデルを特定するためのゾーンが表示されます。ゾーンの外にあるモデルは、推奨されないモデルです。Burnham and Anderson（2004）とBurnham et al.（2011）を参照してください。
ゾーンは、検証に用いた統計量に対する範囲を示します。ゾーンは、緑色や黄色に塗られています。検証に用いた統計量がゾーン内にあるとき、そのモデルはそのゾーン内に位置することを意味します。赤い縦の実線をドラッグすることにより、ゾーン内において解がどのように変化するかを調べることができます。第 “現在のモデルを示す縦線”を参照してください。
「Diabetes.jmp」で［Lasso］推定法と［AICc］検証法を選択したときの検証プロット は、「Diabetes.jmp」の検証プロットにおける2つのゾーンです（見やすくするために縦軸方向を拡大しています）。
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これらの検証法では、以下の2つのゾーンによってモデルが適切であろう領域が表されています。これらの検証法では、各検証セットに対し、尺度化した負の対数尤度が計算されます。それらの標準誤差をLSEとします。また、最良のモデルにおける尺度化した負の対数尤度をLbestとします。
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