この例では、「非線形回帰」プラットフォームを使って、Weibull分布・対数正規分布・指数分布をあてはめる方法を紹介します。なお、この例では、2つの効果しか用いない単純なモデルをあてはめます。データには、名義変数「セル」などの効果もありますが、そのような名義変数を含むモデルを「非線形回帰」プラットフォームであてはめる場合には、ダミー変数も作成する必要があります。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「VA Lung Cancer.jmp」を開きます。
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モデル式と、各確率分布に対する損失関数はすでにデータテーブルに計算式として作成されています。「モデル」列には次のような残差を表すモデル式が入っています。
Log(:生存日数)-(b0+b1*年齢+b2*月数)
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2.
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［分析］>［発展的なモデル］>［非線形回帰］を選択します。
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3.
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「モデル」を［X, 予測式列］に指定します。
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4.
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［OK］をクリックします。
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5.
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［実行］をクリックします。
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図14.16 「非線形回帰のあてはめ」設定パネルの初期パラメータ値
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6.
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［推定値の保存］をクリックします。
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「Weibull損失関数」列には、Weibull分布の損失関数の計算式が指定されています（第 “Weibull損失関数”）。
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7.
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もう一度、［分析］>［発展的なモデル］>［非線形回帰］を選択します。
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8.
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「モデル」を［X, 予測式列］に指定します。
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9.
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「Weibull損失関数」を［損失］に指定します。
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10.
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［OK］をクリックします。
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損失関数を設定した非線形モデルの左側のような「非線形回帰のあてはめ」設定パネルが開きます。これを見ると、損失関数に「sigma」というパラメータが追加されているのがわかります。「sigma」は分数の分母に属するため、開始値を1とするのが適切です。デフォルト以外の損失関数を使っているときは、設定パネル上の［損失は負の対数尤度］チェックボックスはデフォルトでオンになります。
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11.
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［実行］をクリックします。
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あてはめ処理が収束し、損失関数を設定した非線形モデルの右側のようになります。
図14.17 損失関数を設定した非線形モデル
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12.
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（オプション）［信頼限界］をクリックすると、パラメータの両側95%信頼区間の上限と下限が「解」表に表示されます。
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図14.18 「解」レポート
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13.
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（オプション）「非線形回帰のあてはめ」の赤い三角ボタンをクリックし、［元のパラメータに戻す］を選択します。
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