• JMP 14.2オンラインマニュアル
    • はじめてのJMP
    • JMPの使用法
    • 基本的な統計分析
    • グラフ機能
    • プロファイル機能
    • 実験計画(DOE)
    • 基本的な回帰モデル
    • 予測モデルおよび発展的なモデル
    • 多変量分析
    • 品質と工程
    • 信頼性/生存時間分析
    • 消費者調査
    • スクリプトガイド
    • スクリプト構文リファレンス
    • JMP iPad Help (英語)
    • JMP Interactive HTML (英語)
  • 機能インデックス
  • JMP統計機能ガイド

技術的なお問い合わせ

多変量分析 • 多重対応分析 • 「多重対応分析」プラットフォームのオプション • 調整済み慣性の表示
前へ
 • 
次へ
調整済み慣性の表示
多重対応分析のBurt表から求められる慣性は、Burt表の固有値になっています。多重対応分析では、データに適合していても、慣性が過度に小さくなりすぎるという欠点があります。Benzécriは、このような欠点を解消するために、慣性を調整する方法を提案しました。その後、Greenacreは、Benzécriの調整では適合度が逆に過大評価されることを指摘し、別の調整法を提案しました。JMPでは、両方の調整を計算できます。第 “調整済み慣性”を参照してください。
慣性
特異値の2乗。各次元でデータの変動がどれぐらい説明されるかを示します。
調整済み慣性
BenzécriやGreenacreが提案した方法で調整を加えた慣性。
パーセント
全次元の慣性に対する、各次元の慣性が占める割合を、調整して求めたもの。
累積%
調整済み慣性の累積割合。最初の2次元によってデータの大部分を説明できるようであれば、2次元だけのプロットでデータにおける関係を十分に見ることができます。