応答変数に対するオプション
「最小2乗法によるあてはめ」レポートで、応答変数の赤い三角ボタンメニューのオプションを使うと、レポートをカスタマイズできます。
回帰レポート
基本的なグラフやレポートを作成します。詳細については、回帰レポートを参照してください。
あてはめの要約
モデルの適合度統計量をまとめたレポートの表示／非表示を切り替えます。詳細については、あてはめの要約を参照してください。
分散分析
「分散分析」表の表示／非表示を切り替えます。「分散分析」表は、あてはめたモデルの残差平方和を、切片だけのモデルの残差平方和と比較したものです。詳細については、分散分析を参照してください。
パラメータ推定値
パラメータごとに、その推定値と、「パラメータ値が0である」という仮説に対するt検定の表示／非表示を切り替えます。詳細については、パラメータ推定値を参照してください。
効果の検定
「効果の検定」表の表示／非表示を切り替えます。「効果の検定」表は、モデルに含まれる固定効果を検定した結果をまとめたものです。詳細については、効果の検定を参照してください。
効果の詳細
個々の効果に対する詳細・プロット・検定を含んだレポートの表示／非表示を切り替えます。詳細については、効果の詳細を参照してください。
［効果てこ比］オプションを選択した場合は、各効果に関するレポートは、「最小2乗法によるあてはめ」レポートウィンドウの上部に表示されます。このレポートには、てこ比プロットとともに効果の詳細オプションも含まれます。各効果に対するてこ比プロットを参照してください。
あてはまりの悪さ(LOF)
モデルに十分、適切な効果が含まれているかどうかを評価するための検定の表示／非表示を切り替えます（実行可能な場合）。詳細については、あてはまりの悪さ(LOF)を参照してください。
信頼区間をすべて表示
パラメータ推定値と最小2乗平均の推定値について、信頼区間の表示／非表示を切り替えます。
AICc
「あてはめの要約」レポートにおいて、修正済み赤池情報規準(AICc)とBayes情報量規準(BIC)の表示／非表示を切り替えます。詳細については、尤度・AICc・BICを参照してください。
推定値
パラメータ推定値に関するレポートを表示します。詳細については、推定値を参照してください。
予測式の表示
モデルの予測式を含んだ「予測式」レポートを表示します。詳細については、予測式の表示を参照してください。
推定値の並べ替え
「並べ替えたパラメータ推定値」レポートを表示／非表示にします。これは、スクリーニングの際に便利です。実験計画が飽和計画ではない場合、このレポートは、「パラメータ推定値」レポートにおける切片以外の項を、p値の小さい順に並び替えたものになります。実験計画が飽和計画の場合、疑似t検定が実行されます。詳細については、推定値の並べ替えを参照してください。
全水準の推定値
（連続尺度でない効果が少なくとも1つある場合にのみ使用可能。）名義尺度のモデル効果に対して、全水準のパラメータ推定値の表示／非表示を切り替えます。k個の水準を持つ名義尺度の効果の場合、「パラメータ推定値」レポートにはk-1個のパラメータ係数が表示されますが、「全水準の推定値」表にはk個の水準すべての係数が表示されます。詳細については、全水準の推定値を参照してください。
指示変数に対する推定値
（モデル効果の中に名義尺度の列および切片がある場合のみ。）「指示変数に対する推定値」レポートを表示／非表示にします。このレポートでは、名義尺度の効果を0,1の指示変数によりコーディングしたときのパラメータ推定値を求めています。指示変数に対する推定値を参照してください。
逐次検定
「逐次(タイプ1)検定」レポートを表示／非表示にします。このレポートの平方和は、モデルに1つずつ効果が追加されていったときのモデル平方和の増加量です。また、F検定が、このタイプI平方和に基づいて計算されています。詳細については、逐次検定を参照してください。
カスタム検定
指定された対比に対するF検定を実行します。この機能を用いることで、分析者は自分の興味のある対比を検定できます。詳細については、カスタム検定を参照してください。
傾きの比較
（名義尺度の効果が1つ、連続尺度の効果が1つ、および固定効果に対する両方の交互作用があるときだけ使用可能。）一元配置の共分散分析（ANCOVA）モデルに基づき、交互作用の各傾きを、それらの傾きの平均と比較する平均分析（ANOM）を実行します。詳細については、傾きの比較を参照してください。
複合因子検定
（モデルに交互作用がある場合にのみ利用可能。）モデルの各主効果に対する複合因子検定の結果を含んだ表の表示／非表示を切り替えます。この検定は、「主効果を含め、その因子に関係する効果がすべて0である」という帰無仮説を検定します。詳細については、複合因子検定を参照してください。
逆推定
応答変数が特定の値となるような、説明変数の値を予測します。逆推定を参照してください。
Cox配合
（モデルに配合効果が含まれているときのみ使用可能。）Cox配合モデルに基づくパラメータ推定値の表示／非表示を切り替えます。Cox配合モデルでは、そのパラメータ表現が、指定されたベース配合成分を基準にしたものになっています。計算された推定値から、因子の効果と応答曲面の形状を解釈できます。詳細については、Cox配合を参照してください。
パラメータに対する検出力
「パラメータ推定値」レポートに、検出力に関する列を追加または削除します。これらの列には、最小有意値・最小有意数・検出力が含まれます。詳細については、パラメータに対する検出力を参照してください。
推定値の相関
当該のあてはめ結果において、パラメータ推定値間の相関行列の表示／非表示を切り替えます。詳細については、推定値の相関を参照してください。
誤差の指定
（モデルに変量効果がない場合のみ利用可能。）「最小2乗法によるあてはめ」レポートの標準誤差と検定に使用する誤差の分散と誤差の自由度を指定します。なお、誤差の指定方法を変更しても、「スチューデント化残差」プロットと「Box-Cox変換」レポートは影響を受けません。また、［誤差の指定］で［純粋誤差］または［指定した値］を選択した場合、「分散分析」レポートに列が追加されます。分散分析を参照してください。
デフォルトの推定値
あてはめたモデルに対して計算された誤差標準偏差（RMSE）と誤差自由度を使って、すべての検定と標準誤差を計算します。
純粋誤差
「あてはまりの悪さ」レポートにある純粋誤差の平均平方とその自由度を使って、すべての検定と標準誤差を計算します。あてはまりの悪さ(LOF)を参照してください。
注意: 純粋誤差の自由度が1の場合、検定の検出力が小さく、信頼限界が大きくなることを示す警告メッセージが表示されます。
指定した値
ユーザが指定した誤差分散と誤差自由度を使って、すべての検定と標本誤差を計算します。
要因のスクリーニング
有意な効果を探し出すためのグラフやレポートを表示します。詳細については、要因のスクリーニングを参照してください。
尺度化した推定値
「尺度化した推定値」表の表示／非表示を切り替えます。「尺度化した推定値」は、平均が0、範囲が2となるよう尺度化された因子に対応するパラメータ推定値です。詳細については、尺度化した推定値を参照してください。
正規プロット
「正規プロット」の表示／非表示を切り替えます。これは、有効な効果を見つけ出すためのグラフです。詳細については、「正規プロット」レポートを参照してください。
Bayesプロット
「Bayesプロット」の表示／非表示を切り替えます。「Bayesプロット」では、Bayes法を使って事後確率を計算しています。詳細については、「Bayesプロット」レポートを参照してください。
パレート図
「パレート図」の表示／非表示を切り替えます。この図では、直交化・標準化したパラメータ推定値が描かれており、絶対値の合計に対する相対的な大きさが示されます。詳細については、「パレート図」レポートを参照してください。
因子プロファイル
応答変数が効果とどのように関係しているかを調べるためのプロファイル、交互作用プロット、およびキューブプロットを表示します。また、Box‐Cox変換に関するグラフやレポートを表示します。詳細については、因子プロファイルを参照してください。
メモ: 説明変数におけるデータ列に、式やベクトルの形式のものが含まれている場合には、以下のオプションの多くは使用できません。
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。他にも、シミュレーションをしたり、複数の応答変数を最適化したりできます。プロファイルと、『プロファイル機能』の「プロファイル」を参照してください。
交互作用プロット
（モデルに交互作用効果がある場合のみ利用可能。）「交互作用プロファイル」の表示／非表示を切り替えます。「交互作用プロファイル」では、交互作用を見るためのプロットが行列形式で描かれます。詳細については、交互作用プロットを参照してください。
等高線プロファイル
（モデルに連続尺度の因子が2つ以上含まれている場合にのみ使用可能。）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と、『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。
配合プロファイル
「配合プロファイル」の表示／非表示を切り替えます。「配合プロファイル」では、三角図上に応答変数の予測値が描かれます。配合プロファイルと、『プロファイル機能』の「配合プロファイル」を参照してください。
メモ: このオプションは、モデル内の3つ以上の因子に「配合効果」の属性が適用されているか、3つ以上の列に「配合」列プロパティが適用されている場合にのみ利用できます。
キューブプロット
各因子の両端における予測値を、キューブの頂点に表示したグラフの表示／非表示を切り替えます。詳細については、キューブプロットを参照してください。
Box-Cox Y変換
「Box-Cox変換」レポートの表示／非表示を切り替えます。このレポートは、応答変数に対してべき乗変換(Box-Cox変換)を行った場合にあてはめがどのように変化するかを示します。詳細については、Box-Cox Y変換を参照してください。
曲面プロファイル
曲面プロファイルの表示／非表示を切り替えます。曲面プロファイルは、応答変数の予測値を3次元空間に曲面で描いたものです。曲面プロファイルと、『プロファイル機能』の「曲面プロット」を参照してください。
行ごとの診断統計量
残差を調べるためのグラフやレポートを表示します。また、PRESS、Durbin-Watson比も表示します。詳細については、行ごとの診断統計量を参照してください。
回帰プロット
「回帰プロット」レポートの表示／非表示を切り替えます。このプロットには、カテゴリカルな効果の各水準における散布図と回帰曲線が描かれます。
メモ: このオプションは、モデルに1つの連続尺度の効果と、1つ以下のカテゴリカルな効果がある場合にのみ使用できます。この場合、「回帰プロット」レポートはデフォルトで表示されます。
予測値と実測値のプロット
「予測値と実測値プロット」の表示／非表示を切り替えます。このプロットは、応答変数の観測値と予測値をグラフにしたものです。これは、モデル全体に対するてこ比プロットとなります。詳細については、各効果に対するてこ比プロットを参照してください。
メモ: 「モデルのあてはめ」起動ウィンドウで「強調点」として［効果てこ比］または［要因のスクリーニング］を選択し、R2乗の値が0.999未満の場合は、デフォルトで「予測値と実測値のプロット」が表示されます。
効果てこ比のプロット
モデルの各効果に対する「てこ比プロット」レポートの表示／非表示を切り替えます。てこ比プロットによって、各データ行が効果の検定に与える影響や、多重共線性を知ることができます。詳細については、各効果に対するてこ比プロットを参照してください。
メモ: 「モデルのあてはめ」起動ウィンドウで「強調点」として［効果てこ比］を選択し、R2乗の値が0.999未満の場合は、デフォルトで「効果てこ比プロット」が表示されます。各効果に対するてこ比プロットは「モデル全体」レポートの右側にデフォルトで表示されます。別の強調点を選択した場合、てこ比プロットは、オプションを選択すると「効果の詳細」レポートの下に表示されます。どちらにしても、てこ比プロットを表示するには、［回帰レポート］>［効果の詳細］が選択されていなければいけません。
予測値と残差のプロット
（応答が連続尺度の場合にのみ使用可能。）Y軸に残差、X軸に応答の予測値を表示したプロットの表示／非表示を切り替えます。通常、残差は、0を中心にしてランダムに散らばります。
メモ: 「モデルのあてはめ」起動ウィンドウで「強調点」として［効果てこ比］または［要因のスクリーニング］を選択し、R2乗の値が0.999未満の場合は、デフォルトで「予測値と残差のプロット」が表示されます。
行番号と残差のプロット
「行番号と残差のプロット」の表示／非表示を切り替えます。データにおける出現順によって、残差にパターンがあるかどうかを確認するのに役立ちます。
スチューデント化残差プロット
Y軸にスチューデント化残差、X軸に行番号を表示したプロットの表示／非表示を切り替えます。プロット上の各点は、現在のデータ行を除外して求めた標準偏差の推定値を使って計算されます。この方法で計算された残差は、「外部スチューデント化残差（externally Studentized residuals）」などと呼ばれています。
プロットには、以下の2種類の信頼区間が表示されます。
• 外側に赤で示される信頼区間は、Bonferroni調整を加えた95%信頼区間であり、
± tQuantile(0.025/n, n–p–1)で計算されています。ここで、nはデータの行数（標本サイズ）、pはパラメータの個数です（切片を含む）。
• 内側に緑で示される信頼区間は、t分布に従う個々の95%信頼区間であり、
± tQuantile(0.025, n–p–1)で計算されています。ここで、nはデータの行数（標本サイズ）、
pはパラメータの個数です（切片を含む）。
赤の信頼限界の外側にある点は、外れ値である疑いがあります。緑と赤の信頼限界の間にある点は、やはり外れ値である疑いがありますが、その疑いは上記の点よりは弱いです。これらの信頼区間における信頼水準（95%）は、「モデルの指定」ウィンドウで［有意水準の設定］を選択して変更できます。
注意: ［列の保存］>［スチューデント化残差］オプションのほうで保存される残差は、外部スチューデント化残差ではありません。
メモ: モデルに変量効果が含まれており、起動ウィンドウで「手法」を［REML］に設定した場合、「スチューデント化残差」プロットには信頼限界が描かれず、また、プロットされる点は外部スチューデント化残差ではありません。
正規分位点と残差のプロット
（起動ウィンドウで「手法」を［REML］に設定した場合は使用できません。）Y軸に残差、X軸に残差の正規分位点を表示したプロットの表示／非表示を切り替えます。このプロットは、残差の正規性を調べるのに役立ちます。
PRESS
PRESSと、そのRMSE（平均平方誤差の平方根）の表示／非表示を切り替えます。PRESSは、複数のモデルを比較する時に役立ちます。モデルが良いと、PRESSの値は小さくなりますPRESSを参照してください。
Durbin-Watson比
（度数列を指定したときは使用できません。）「Durbin-Watson」レポートの表示／非表示を切り替えます。このレポートには、誤差に1次の自己相関があるかどうかを検定するDurbin-
Watson比が表示されます。また、残差の自己相関と、Durbin-Watson統計量に関する正確なp値も表示されます。このオプションは、時系列データでデータ行が時間順に並んでいる場合にのみ適切です。
列の保存
モデルの予測値や残差などを、データテーブルの列に保存します。［コーディングのテーブルを保存］だけは、分析に用いたものとは別のデータテーブルに結果を保存します。詳細については、列の保存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。新しい列には、あてはめたモデルの予測式が含まれます。この列には、どの列に対する予測値であるかを記した「ノート」および「予測対象」列プロパティが設定されます。
メモ: 作成された予測式の列は、元の応答列から、「応答変数の限界」、「仕様限界」、「管理限界」といった列プロパティを継承します。このオプションを選択してから、応答列のこれらのプロパティを変更した場合、保存された予測式の列のプロパティには反映されません。
詳細については、予測式を参照してください。
注意: ［予測式］オプションで保存した予測値は、分析で重み変数を指定した場合は無効です。
予測値と区間の計算式
データテーブルに新しい計算式列を保存します。データテーブルに保存します。予測値の計算式以外の列は、デフォルトで非表示になっています。
ヒント: このオプションで作成される信頼区間と予測区間の列には、予測プロファイルで使用されるプロパティが含まれます。プロファイルでこれらの区間を使用したい場合は、このオプションを選択してください。
メモ: このオプションを、Shiftキーを押しながら選択すると、ダイアログボックスが開き、信頼区間のa水準を変更することができます。
予測値
データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、あてはめたモデルの予測値が含まれます。この列には、どの列に対する予測値であるかを記した「ノート」および「予測対象」列プロパティが設定されます。
メモ: 作成された列は、元の応答列から、「応答変数の限界」、「仕様限界」、「管理限界」といった列プロパティを継承します。このオプションを選択してから、応答列のこれらのプロパティを変更した場合、保存された列のプロパティには反映されません。
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、応答の観測値から予測値を引いた値が保存されます。
平均の信頼区間
応答変数の平均に対する両側95%信頼区間の下限と上限を2つの列で元のデータテーブルに保存します。この区間には推定誤差は含まれますが、個々の応答値の変動は含まれません。
メモ: このオプションを、Shiftキーを押しながら選択すると、ダイアログボックスが開き、信頼区間のa水準を変更することができます。
個別の信頼区間
データテーブルに新たな列を2つ作成します。これらの列には、個々の応答値に対する両側95%信頼区間の下限と上限が保存されます。この区間には、推定誤差と個々の応答値の変動の両方が含まれます。
メモ: このオプションを、Shiftキーを押しながら選択すると、ダイアログボックスが開き、信頼区間のa水準を変更することができます。
スチューデント化された残差
データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、スチューデント化残差（残差をその標準誤差で割った値）が保存されます。
外部スチューデント化残差
（手法がREMLの場合は使用できません。）データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、現在の行を除いた標準誤差の推定値で残差を割った値が保存されます。詳細については、スチューデント化残差プロットを参照してください。
ハット
データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、X(X′X)−1X′という行列の対角要素が保存されます。この統計量は、ハットまたはてこ比と呼ばれることがあります。
予測値の標準誤差
データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、予測値に対する標準誤差が保存されます。これは、平均の信頼区間の計算に使われます。
残差の標準誤差
データテーブルに新たな列を作成します。新しい列には、残差の標準誤差が保存されます。これは、スチューデント化残差の計算に使われます。
個々の標準誤差
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、個々の応答値に対する標準誤差が保存されます。これは、個々の値の信頼区間の計算に使われます。
効果てこ比ペア
データテーブルに新たな列のセットを作成します。これらの列には、各効果のてこ比プロットでの「Xてこ比」と「Yてこ比」が保存されます。モデルの各効果について、それぞれ2つの列が作成されます。応答列の列名がRで効果がEの場合、新しい列の列名は次のようになります。
– Rに対するEのXてこ比
– Rに対するEのYてこ比
データテーブルの列パネルにおいて、これらの列は「てこ比」という列グループにまとめられます。Y座標は帰無仮説のもとでの残差です。X座標は該当する説明変数を加えることにより減少する残差の大きさです。
Cookの距離
データテーブルに新たな列を作成します。この列には、CookのD距離（各観測値がモデルの推定に及ぼす影響の度合いを表す統計量）が保存されます。
予測値の標準誤差の計算式
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、予測値に対する標準誤差の計算式（説明変数の関数）が保存されます。
ヒント: 保存される計算式は長くなることがあります。計算式を必要としない場合は、［予測値の標準誤差］オプションを使用してください。
平均の信頼限界の計算式
データテーブルに計算式の列を2つ作成します。応答の平均に対する両側95%信頼区間の下限と上限（説明変数の関数）が保存されます。
メモ: このオプションを、Shiftキーを押しながら選択すると、ダイアログボックスが開き、信頼区間のa水準を変更することができます。
個別の信頼限界の計算式
データテーブルに計算式の列を2つ作成します。個々の応答値に対する両側95%信頼区間の下限と上限（説明変数の関数）が保存されます。
メモ: このオプションを、Shiftキーを押しながら選択すると、ダイアログボックスが開き、信頼区間のa水準を変更することができます。
コーディングのテーブルを保存
モデルの推定において使われた計画行列を新しいデータテーブルに保存します。最後の列には応答変数の値が含まれます。複数の応答変数を指定した場合、最後のほうの列に、それらすべての応答変数が含まれます。
メモ: コーディングのデータテーブルに含まれる「元のデータ」というテーブル変数は、分析に使用されたデータテーブルの名前を示します。By変数が指定されている場合は、「元のデータ」テーブル変数にBy変数とその水準が表示されます。
予測式を発行
予測式を作成するスクリプトを「計算式デポ」プラットフォームに発行します。「計算式デポ」レポートが開いていない場合は、このオプションによって「計算式デポ」レポートが作成されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「Formula Depot」を参照してください。
標準誤差の計算式を発行
標準誤差の計算式を作成し、スクリプトとして「計算式デポ」プラットフォームに発行します。「計算式デポ」レポートが開いていない場合は、このオプションによって「計算式デポ」レポートが作成されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「Formula Depot」を参照してください。
平均信頼限界の計算式を発行
応答平均に対する信頼区間の計算式を作成し、「計算式デポ」プラットフォームに計算式列のスクリプトとして発行します。「計算式デポ」レポートが開いていない場合は、このオプションによって「計算式デポ」レポートが作成されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「Formula Depot」を参照してください。
個別信頼限界の計算式を発行
個々の応答に対する信頼区間の計算式を作成し、「計算式デポ」プラットフォームに計算式列のスクリプトとして発行します。「計算式デポ」レポートが開いていない場合は、このオプションによって「計算式デポ」レポートが作成されます。『予測モデルおよび発展的なモデル』の「Formula Depot」を参照してください。
多重比較
効果水準の比較を指定できます。1つの効果内で水準の比較を行ったり、分析者が自由に比較を定義したりできます。全体平均との比較や、コントロール群との比較が行えます。TukeyのHSD検定やStudentのt検定といった、すべてのペアの比較も行えます。Studentのt検定においては同等性検定も行えます。同等性検定では、実質的にゼロとみなす差を指定する必要があります。詳細については、多重比較を参照してください。
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」レポートの表示／非表示を切り替えます。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「Local Data Filters in JMP Reports」、「Redo Menus in JMP Reports」、「Group Platform」、および「Save Script Menus in JMP Reports」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。