複数の説明変数がある場合の逆推定の例

「モデルのあてはめ」プラットフォームの［標準最小2乗］手法を使って、線形回帰モデルをあてはめます。続けて、指定した応答水準に基づき、入力の予測値を求めます。これは、逆推定と呼ばれます。ここでは、説明変数が複数ある例を取り上げます。説明変数が1つの場合については、逆推定の例を参照してください。この例では、「休息時の脈拍」が60の場合の、酸素摂取量が50になる「走行時間」を男女別に逆推定します。

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

2. ［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。

3. 「酸素摂取量」を選択し、［Y］をクリックします。

4. 「性別」、「走行時間」、「休息時の脈拍」を選択して、［追加］を選択します。

5. ［実行］をクリックします。

6. 「応答 酸素摂取量」の赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［逆推定］を選択します。

7. 逆推定の対象である「走行時間」の値を削除します。

8. 「性別」のすべての水準に対して「走行時間」を予測するので、「性別」の横の［すべて］のチェックボックスにチェックを入れます。

9. 「休息時の脈拍」の値を「60」にします。

10. 「酸素摂取量」の値として「50」を入力します。

図4.53 逆推定の指定 

11. ［OK］をクリックします。

図4.54 重回帰モデルの「逆推定」レポート 

「逆推定」レポートには、酸素摂取量が50となるときの逆推定の結果が、男性と女性の両方に対して表示されています。図は、「休息時の脈拍」が60であるときの、男性と女性の回帰直線です。女性と男性の95%信頼区間が、それぞれ赤と青で表されています。

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