基本的な回帰モデル > 統計的詳細
公開日: 04/01/2021

統計的詳細

基本的な回帰モデル

この付録では、いろいろな種類の応答変数に対するモデルについて説明します。また、モデルの因子(説明変数)に対するコード変換(コード化、パラメータ化)の方法について説明します。ほかにも、いくつかの分析方法について、さらに詳しく解説します。

JMPの「モデルのあてはめ」では、連続尺度・順序尺度・名義尺度の3種類の応答に対して、それぞれ異なったモデルをあてはめます。因子の取り扱い方は、応答変数の尺度がどのようなものであっても同じですが、いくつかのグラフは連続尺度の応答変数だけにあって、順序尺度と名義尺度の応答変数にはありません。

モデルをあてはめたり、各効果の仮説を検定したりするには、各因子をコード変換する必要がありますが、コード変換の方法はソフトウェアによって異なります。JMPでは、SASシステムのGLMプロシジャとは違うコード変換を採用していますが、ほとんどの場合、結果はどちらの方法でも同じになります。以下の節では、JMPでのコード変換を詳しく紹介し、SASのGLMプロシジャと異なる点を、特に丁寧に説明します。

目次

応答モデル

連続尺度の応答
名義尺度の応答
順序尺度の応答

因子(説明変数)の取り扱い方

連続尺度の因子
名義尺度の因子
順序尺度の因子

度数

通常の仮定

想定されているモデル
相対的な有意度
多重性の問題
妥当性の評価
その他の手法

鍵となる統計的概念

不確定性という統合概念
2つの基本的なあてはめメカニズム

尤度・AICc・BIC

検出力の計算

LSNの計算
LSVの計算
検出力の計算
調整済み検出力の計算

逆推定の信頼限界

検証列をサポートするプラットフォーム

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).