「一般化線形モデルのあてはめ」レポートのオプション
「一般化線形モデルのあてはめ」の赤い三角ボタンのメニューには、次のようなオプションがあります。
カスタム検定
ユーザ自身が定義した仮説を検定します。カスタム検定の詳細については、「カスタム検定」を参照してください。
対比
対比を指定するための、「対比」パネルが表示されます。そこで、各水準に対する係数を指定すると、F検定の対比が実行されます。対比に共変量が含まれている場合は、対比を検定するときの共変量の値を指定できます。［対比］オプションの例は、一般化線形モデルで対比を使用する例で紹介されています。
メモ: 一般化線形モデルの［対比］オプションは、1つの応答変数に対する線形回帰モデルにおける［最初2乗平均の対比］オプションと基本的に同じです。［最小2乗平均の対比］オプションについては、「最小2乗平均の対比」を参照してください。
逆推定
（連続尺度の効果がある、オフセット変数がないモデルでのみ使用できます。）特定のYと因子の値に基づいて、Xの値およびその信頼区間を逆推定します。逆推定の詳細については、「逆推定」を参照してください。
推定値の共分散
モデル内のすべての効果の共分散行列を表示します。パラメータ推定量の共分散行列（の推定値）は、次式により計算されます。
S = -H-1
ここでHは、最終的に得られたパラメータ推定値に対するヘッセ行列（対数尤度関数をパラメータで2階偏微分した行列）です。なお、散らばりのパラメータ（過分散パラメータ）が推定された場合には、上記の式に掛け合わされます。Sには、交絡したパラメータに該当する行と列は含まれません。
推定値の相関
モデル内のすべての効果の相関行列を表示します。この相関行列は、共分散行列を正規化したものです。Sのsij成分のそれぞれに対し、相関行列の各要素はsij/sisjとなります。この式で、
です。
プロファイル
（オフセット変数があるモデルでは使用できません。）あてはめたモデルを探索するための各種プロファイルを作成します。
プロファイル
予測プロファイルの表示／非表示を切り替えます。予測プロファイルは、1因子ずつスライスしながら予測式を図示したものです。予測プロファイルには、最適化のための機能が含まれています。予測プロファイルの詳細については、『プロファイル機能』の「プロファイル」を参照してください。
等高線プロファイル
等高線プロファイルの表示／非表示を切り替えます。このプロファイルでは、応答の予測値を表す等高線が2因子のグラフで描かれます。等高線プロファイルの詳細については、『プロファイル機能』の「等高線プロファイル」を参照してください。
曲面プロファイル
曲面プロットの表示／非表示を切り替えます。曲面プロットは、予測値を描いた対話的なグラフです。曲面プロファイルの詳細については、『プロファイル機能』の「曲面プロット」を参照してください。
診断プロット
現在のモデルの適合度を評価するための各種プロットを表示します。これらのプロットを作成すると、外れ値を探したり、モデルの妥当性を判断したりできます。デビアンスの詳細については、モデルの選択とデビアンスに関する統計的詳細を参照してください。プロットの種類は次のとおりです。
予測値 vs. スチューデント化デビアンス残差
スチューデント化デビアンス残差を縦軸、応答の予測値を横軸にプロットします。
予測値 vs. スチューデント化Pearson残差
スチューデント化Pearson残差を縦軸、応答の予測値を横軸にプロットします。
予測値 vs. デビアンス残差
デビアンス残差を縦軸、応答の予測値を横軸にプロットします。
予測値 vs. Pearson残差
Pearson残差を縦軸、応答の予測値を横軸にプロットします。
回帰プロット
（連続尺度の説明変数が1つあり、かつカテゴリカルな説明変数が1つ以下である場合のみ使用できます。）応答を縦軸、連続量の説明変数を横軸にプロットします。点と一緒に回帰直線も描かれます。モデルにカテゴリカルな説明変数がある場合は、その水準ごとに個別の回帰直線が描かれ、プロットの横に凡例が表示されます。
線形予測子プロット
（連続尺度の説明変数が1つあり、かつカテゴリカルな説明変数が1つ以下である場合のみ使用できます。）リンク関数の逆関数によって変換された応答を縦軸、連続尺度の説明変数を横軸にプロットします。点と一緒に、変換された回帰直線も描かれます。モデルにカテゴリカルな説明変数がある場合は、その水準ごとに個別の変換された回帰直線が描かれ、プロットの横に凡例が表示されます。
列の保存
サブメニューから統計量を選択すると、その統計量が、データテーブルに新しい列として保存されます。各種の残差についての詳細は、残差の計算式を参照してください。
予測式
データテーブルに新しい計算式列を保存します。この列には、指定のモデルに基づき、平均の予測値を求める計算式が含まれます。
予測値
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、モデルに基づく予測値が保存されます。
平均の信頼区間
データテーブルに新しい列を作成します。この列には、モデルの予測値に対する95%信頼区間が保存されます。この信頼区間は、パラメータ推定値のばらつきを考慮しています。
メモ: 信頼水準（a）を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから［有意水準の設定］を選択します。
個別信頼限界の保存
データテーブルに新しい列を作成します。この列には、個別の応答値に対する95%信頼区間が保存されます。この信頼区間は、パラメータ推定値のばらつきと誤差のばらつきの両方を考慮しています。
メモ: 信頼水準（a）を変更するには、「モデルの指定」の赤い三角ボタンのメニューから［有意水準の設定］を選択します。
デビアンス残差
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、デビアンス残差が保存されます。
Pearson残差
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、Pearson残差が保存されます。
スチューデント化デビアンス残差
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、スチューデント化デビアンス残差が保存されます。
スチューデント化Pearson残差
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、スチューデント化Pearson残差が保存されます。
モデルダイアログ
現在の分析の起動ダイアログを呼び出します。
効果の要約
「効果の要約」レポートを表示します。このレポートでは、モデルに含める効果を対話式に変更することができます。詳細については、「「効果の要約」レポート」を参照してください。
以下のオプションの詳細については、『JMPの使用法』の「JMPレポートのローカルデータフィルタ」、「JMPレポートの［やり直し］メニュー」、「グループプラットフォーム」、および「JMPレポートの［スクリプトの保存］メニュー」を参照してください。
ローカルデータフィルタ
データをフィルタリングするためのローカルデータフィルタの表示／非表示を切り替えます。
やり直し
分析を繰り返したり、やり直したりするオプションを含みます。また、［自動再計算］オプションに対応しているプラットフォームにおいては、［自動再計算］オプションを選択すると、データテーブルに加えた変更が、該当するレポートに即座に反映されるようになります。
プラットフォーム環境設定
現在のプラットフォームの環境設定を表示したり、現在のJMPレポートの設定に合わせて環境設定を変更したりできます。
スクリプトの保存
レポートを再現するためのスクリプトを保存するオプションが、保存先ごとに用意されています。
メモ: このプラットフォームには、他にもスクリプトだけで使用できるオプションがあります。［ヘルプ］メニューの［スクリプトの索引］を開いてください。また、［スクリプトの索引］には、この節で紹介されているオプションのスクリプト例もあります。