直接的なモデル推定のレポート
この節では、「関数データエクスプローラ」プラットフォームで直接的なモデル推定を行ったときのレポートについて説明します。
関数の要約
関数主成分分析に関する統計量がID変数の水準ごとに表示されます。データ変動の1%以上を説明する主成分だけが、デフォルトで表示されます。また、平均・標準偏差・中央値・最小値・最大値も表示されます。
関数主成分分析
「関数主成分分析」レポートには、推定されたモデルに対する関数主成分分析の結果が表示されます。「関数主成分分析」レポートには、関数主成分（FPC; Functional Principal Component）の固有値が大きい方から順に記載されています。また、各FPCが説明する変動のパーセントおよび累積パーセントが、棒グラフと一緒に表示されます。平均関数のグラフと、各形状関数のグラフがあります。これらは固有関数の値です。
「関数主成分分析」レポートでモデル選択を行うと、特定の次元に対する関数主成分の結果を精査できます。関数主成分の次元数に対して、Bayes情報量規準（BIC）をプロットしたグラフが表示されます。このプロットには、関数主成分における現在の次元数が縦の点線で示されています。関数主成分の次元数が異なるモデルでも、情報量規準が同じぐらいになる可能性があります。そのため、モデル選択規準統計量のプロットにはゾーンが表示されます。これはBIC統計量に対する範囲を示すものです。緑のゾーンと黄色のゾーンがあります。緑色のゾーンは、「最小BIC」から「最小BICプラス4」までの範囲となっています。黄色のゾーンは、「最小BICプラス4」から「最小BICプラス10」までの範囲となっています。デフォルトでは、緑のゾーン内に位置しているもののなかで最小数の関数主成分を持つモデルが選択されます。関数主成分の次元数は、縦線をドラッグすることで変更できます。縦線をドラッグすると、「関数主成分分析」レポート内の他の情報も自動的に更新されます。
メモ: Y軸のスケール全体よりも狭いゾーンは、プロット上に表示するのが難しい場合があります。その場合は、Y軸をズームインすると、ゾーンが見やすくなります。
また、全体的な予測プロットと個々の予測プロットも描かれます。個々の予測プロットのグリッドは「データ処理」レポートにある個々のプロットのグリッドと同じレイアウトであり、矢印のボタンなど同様のコントロールがあります。一度に表示できるプロットの数は20個で、ドロップダウンメニューと矢印を使って、表示する個々の予測プロットのグループを変更できます。関数主成分の数を更新すると、予測プロットも自動的に更新されます。
予測プロットでは、データ値が点としてプロットされ、また予測値の曲線が描かれています。検証セットがある場合、検証セット内の関数の予測曲線は表示されません。全体の予測プロットに描かれている曲線は、指定された次元数の関数主成分で、複数の関数の予測値を平均したものです。個々の予測プロットに描かれている曲線は、指定された次元数の関数主成分での各関数の予測値です。