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Bayes流因子スクリーニングの例
スクリーニング実験などをもとに、どの因子が効果をもっているかを調べたいとします。JMPには、因子のスクリーニングを行う分析手法がいくつか用意されていますが、 ここでは、Bayes（ベイズ）流の方法で因子をスクリーニングするスクリプトについて紹介します。
1.
［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Reactor.jmp」を開きます。
2.
「Samples」>「Scripts」フォルダで、「BayesPlotforFactors.jsl」サンプルスクリプトを開きます。
3.
［編集］>［スクリプトの実行］を選択します。
4.
「Y」を選択し、［Y, Response］をクリックします。
5.
「送り速度」、「触媒」、「攪拌速度」、「温度」、および「濃度」を選択し、［X, Factors］をクリックします。
6.
［OK］をクリックします。
図4.24 有効な因子を調べるBayesプロット
「Model Complexity」（モデルの複雑性）において、最高次の交互作用は「2」に指定されています。この指定により、2次交互作用までの組み合わせのすべてのモデルがあてはめられます。そして、「Prior Probability」（事前確率）に割り当てられた値に基づいて、各モデルの事後確率が計算されます。各因子に対する事後確率は、その因子を含むモデルの事後確率を合計したものです。
このアプローチにより、「触媒」、「温度」、「濃度」が有効な効果で、「攪拌速度」と「送り速度」が有効でないと判断されます。
リッジパラメータは、0にはできません。リッジパラメータが0の場合は、最小2乗推定に相当します。リッジパラメータが大きくなるにつれて、すべてのパラメータ推定値は0に向かって縮小します。リッジパラメータについての詳細と、このパラメータを0にできない理由については、Box and Meyer（1993）で説明されています。