「説明変数のスクリーニング」の例

応答を予測する可能性が最も高い因子または特徴について調べてみましょう。ここでは、印刷会社の輪転グラビア印刷機から得られた測定値を含むデータテーブルを扱います。データセットは539行と38変数から構成されています。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Bands Data.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［スクリーニング］>［説明変数のスクリーニング］を選択します。

3. 「印刷縞の有無」を選択し、［Y, 応答変数］をクリックします。

4. グループ化されている「粒子のスクリーニング」から「クロームの含有」までの列を選択し、［X］をクリックします。

5. ［OK］をクリックします。

図25.2 列の寄与の順位付け 

メモ: この分析で使用されるブートストラップ森では乱数が使われています。そのため、実際の結果はFigure 25.2とは多少異なったものになります。ブートストラップ森を参照してください。

説明変数は、ブートストラップ森での寄与度の順に並び替えられています。寄与が大きな説明変数は、応答変数を予測する変数の有力な候補になります。

ヒント: 列見出しをクリックすると、表内の行をその列の値で並べ替えることができます。

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).