"로그선형 분산 적합"의 빨간색 삼각형 메뉴에는 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
열 저장
데이터 테이블에 열을 저장하기 위한 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
예측 계산식
평균이라는 새 열을 생성합니다. 새 열에는 지정된 모형에 의해 계산된 평균의 예측값이 포함됩니다.
분산 계산식
분산이라는 새 열을 생성합니다. 새 열에는 지정된 모형에 의해 계산된 분산의 예측값이 포함됩니다.
표준편차 계산식
표준편차라는 새 열을 생성합니다. 새 열에는 지정된 모형에 의해 계산된 표준편차의 예측값이 포함됩니다.
잔차
잔차라는 새 열을 생성합니다. 이 열에는 반응 관측값에서 예측값을 뺀 잔차가 포함됩니다. 자세한 내용은 예: 로그 선형 분산 모형에서 잔차 검토에서 확인하십시오.
스튜던트화 잔차
스튜던트화 잔차라는 새 열을 생성합니다. 새 열 값은 잔차를 표준 오차로 나눈 값입니다.
예측값의 표준 오차
예측값의 표준 오차라는 새 열을 생성합니다. 새 열에는 예측값의 표준 오차가 포함됩니다.
개별값의 표준 오차
개별값의 표준 오차라는 새 열을 생성합니다. 새 열에는 개별 예측값의 표준 오차가 포함됩니다.
평균 신뢰 구간
평균의 95% 하한과 평균의 95% 상한이라는 두 개의 새 열을 생성합니다. 새 열에는 예측 평균에 대한 신뢰 구간의 한계가 포함됩니다.
개별값 신뢰 구간
개별값의 95% 하한과 개별값의 95% 상한이라는 두 개의 새 열을 생성합니다. 새 열에는 개별 반응 값에 대한 신뢰 한계가 포함됩니다.
행 진단
행 진단 그림을 표시하기 위한 다음 옵션이 포함되어 있습니다.
실제값 대 예측값 그림
Y에 대한 관측값 대 예측값 그림을 표시합니다. 이 그림은 전체 모형에 대한 레버리지 그림입니다.
스튜던트화 잔차 대 예측값 그림
Y에 대한 스튜던트화 잔차 대 예측값 그림을 표시합니다.
스튜던트화 잔차 대 행 그림
스튜던트화 잔차 대 행 그림을 표시합니다.
프로파일러
프로파일러, 등고선 프로파일러 또는 표면 프로파일러를 엽니다. 프로파일러, 등고선 프로파일러, 또는 표면 프로파일러를 사용하면 적합 모형에 대한 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다. 자세한 내용은 요인 프로파일링에서 확인하십시오.
모형 대화상자
현재 분석을 위해 완료된 "모형 적합" 시작 창을 표시합니다.
다음 옵션에 대한 자세한 내용은 JMP 사용의 “Local Data Filters in JMP Reports”, “Redo Menus in JMP Reports”, “Save Platform Preferences” 및 “Save Script Menus in JMP Reports”에서 확인하십시오.
로컬 데이터 필터
특정 보고서에서 사용되는 데이터를 필터링할 수 있는 로컬 데이터 필터를 표시하거나 숨깁니다.
다시 실행
분석을 반복하거나 다시 시작할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 이 기능을 지원하는 플랫폼에서 "자동 재계산" 옵션은 해당하는 보고서 창에서 데이터 테이블에 대한 변경 사항을 즉시 반영합니다.
플랫폼 환경 설정
현재 플랫폼 환경 설정을 보거나, 현재 JMP 보고서의 설정과 일치하도록 플랫폼 환경 설정을 업데이트할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
스크립트 저장
보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다.
그룹별 스크립트 저장
기준 변수의 모든 수준에 대한 플랫폼 보고서를 재생성하는 스크립트를 여러 대상에 저장할 수 있는 옵션이 포함되어 있습니다. 시작 창에서 기준 변수를 지정한 경우에만 사용할 수 있습니다.
참고: 이 플랫폼의 추가 옵션은 스크립트를 통해 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 "도움말" 메뉴의 "스크립트 인덱스"에서 여십시오. 또한 "스크립트 인덱스"에서 이 섹션에 설명된 옵션의 스크립트 예제도 찾을 수 있습니다.