公開日: 11/25/2021

モデルのレポート

「モデルのレポート」は一種の分散分析表です。モデルの推定結果が表示されます。この分散分析表では、変動が関数に基づく手法で計算されます。

θ

Gauss過程のモデルパラメータの推定値。「Gauss過程」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。

総感度

各因子の、主効果とすべての交互作用効果の和。これは、因子とその2次交互作用が応答変数に与える影響の度合いを表します。

実験空間全体について予測式の変動を積分することにより、モデル全体の変動が計算されます。

主効果

各因子の関数的な主効果は、周辺予測値の変動をその因子だけで積分して求めます。主効果は、モデル内の各因子の関数的な主効果と全体の変動の比です。

交互作用

関数的な交互作用効果は、主効果と同じように算出されます。

Image shown hereカテゴリカル変数

モデルにカテゴリカルな因子が含まれる場合は、カテゴリカルな因子ごとに相関行列が作成されます。この相関行列の非対角成分が、カテゴリカルな因子があるときのGauss過程モデルで使われているモデルパラメータの推定値です。カテゴリカルな説明変数を使ったモデルを参照してください。

μとσ2

平均パラメータと分散パラメータの推定値。

ナゲット

ナゲットパラメータの推定値。この「ナゲット」の推定値は、「Gauss過程」起動ウィンドウで[ナゲットパラメータを推定]オプションを選択した場合に計算されます。また、共分散行列が特異になるのを防ぐ目的でJMPがナゲットパラメータを自動で追加するときもあります。

(-2)*対数尤度

負の対数尤度関数を2倍した推定値。『基本的な回帰モデル』の尤度・AICc・BICを参照してください。

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).