基本的な回帰モデル > 標準最小2乗モデル
公開日: 11/25/2021

標準最小2乗モデル

標準最小2乗を用いた様々な分析例

「モデルのあてはめ」プラットフォームの[標準最小2乗]手法を使うと、様々な線形モデルをあてはめることができます。実験計画法で使われるモデルのほか、回帰モデル・分散分析モデル・共分散分析モデル・混合モデルなどをあてはめることができます。[標準最小2乗]手法は、連続尺度の応答データに対して、最小2乗推定により線形モデルをあてはめます。なお、モデルに変量効果がある場合は、推定方法としてREML法(制限最尤法)が使われます。

プロファイル、等高線プロファイル、曲面プロファイルなどの動的なグラフで分析結果を表すことができます(これらのプロファイルについては、『プロファイル機能』も参照してください)。これらのプロファイルは、モデルをより理解するのに役立ちます。また、これらのプロファイルを用いることにより、複数の応答を同時に最適化したり、説明変数における誤差の影響を調べたりできます。

図3.1 標準最小2乗のグラフ例 

Examples of Standard Least Squares Plots

目次

標準最小2乗法の使用例

[標準最小2乗]手法の起動

「モデルのあてはめ」起動ウィンドウ
[標準最小2乗]手法のオプション
標準最小2乗における検証
欠測値

「最小2乗法によるあてはめ」レポート

応答が1つの場合と複数の場合
強調点に関連するレポートの構造
特別なレポート
「最小2乗法によるあてはめ」のオプション
「あてはめのグループ」のオプション

応答変数に対するオプション

回帰レポート

あてはめの要約
分散分析
パラメータ推定値
効果の検定
効果の詳細
あてはまりの悪さ(LOF)

推定値

予測式の表示
推定値の並べ替え
全水準の推定値
指示変数に対する推定値
逐次検定
カスタム検定
多重比較
傾きの比較
複合因子検定
逆推定
Cox配合
パラメータに対する検出力
推定値の相関
名義尺度効果のコード変換

要因のスクリーニング

尺度化した推定値
プロットのオプション
「正規プロット」レポート
「Bayesプロット」レポート
「パレート図」レポート

因子プロファイル

プロファイル
交互作用プロット
等高線プロファイル
配合プロファイル
キューブプロット
Box-Cox Y変換
曲面プロファイル

行ごとの診断統計量

てこ比プロット
PRESS

列の保存

予測式

「効果の要約」レポート

混合効果モデルのレポートとオプション

混合モデルと変量効果モデル
REML法(制限最尤法)
EMS法のレポート

一次従属性がある場合

特異性の詳細
「パラメータ推定値」レポート
「効果の検定」レポート

標準最小2乗モデル手法の統計的詳細

強調点のルール
カスタム検定の例に関する詳細
推定値の相関
てこ比プロットの詳細
Kackar-Harvilleの修正
検出力分析
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