公開日: 04/01/2021

モデルレポートのオプション

モデル選択

モデル選択に用いる規準統計量を変更します。用意されているモデル選択規準の統計量は、AICc、BIC、GCVです。『基本的な回帰モデル』の尤度・AICc・BICを参照してください。

基底のプロット

基底関数を描いたプロットの表示/非表示を切り替えます。

診断プロット

「診断プロット」レポートの表示/非表示を切り替えます。診断プロットを参照してください。

関数の要約

「関数の要約」レポートの表示/非表示を切り替えます。関数の要約を参照してください。

基底関数係数

「基底関数係数」レポートの表示/非表示を切り替えます。基底関数係数を参照してください。

ランダム係数

「ランダム係数」レポートの表示/非表示を切り替えます。ランダム係数を参照してください。

関数主成分分析

「関数主成分分析」レポートの表示/非表示を切り替えます。関数主成分分析を参照してください。

関数実験計画分析

(起動ウィンドウで追加変数が少なくとも1つ指定された場合にのみ使用可能。)「関数データエクスプローラ」プラットフォーム内に「一般化回帰」レポートを起動します。一般化回帰モデルが関数主成分スコア関数のそれぞれにあてはめられ、このとき、追加変数がモデル効果として使用されます。デフォルトでは、2次の要因モデルがあてはめられ、推定法は総あたり法です。別の方法として、元のデータテーブルで、望ましいモデルのあてはめを定義するモデルスクリプトを指定することもできます。追加変数を使用して関数主成分スコアをモデル化する場合は、モデルのあてはめを使用して、追加変数に基づいて応答がどのように変わるかを判断できます。関数実験計画プロファイルを使用すると、追加変数が応答に及ぼす影響を探索できます。

「関数実験計画分析」レポートの赤い三角ボタンのメニューには、以下のオプションがあります。

関数主成分スコアに対する一般化回帰

各関数主成分スコアに対する「一般化回帰」レポートの表示/非表示を切り替えます。一般化回帰モデルのレポートの詳細については、『基本的な回帰モデル』のモデルのあてはめレポートを参照してください。

診断プロット

応答変数に対する実測値と予測値および残差のプロットの表示/非表示を切り替えます。

関数実験計画プロファイル

関数実験計画プロファイルの表示/非表示を切り替えます。関数実験計画プロファイルを使用すると、追加変数に基づいて応答がどのように変わるかを探索できます。「関数主成分プロファイル」の赤い三角ボタンのメニューの詳細については、『プロファイル機能』のプロファイルを参照してください。

データの保存

分析に用いたデータを新規作成されたデータテーブルに保存します。データは、積み重ねたデータ形式で保存されます。

あてはめの削除

指定されたモデルのレポートを削除します。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).