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新年が始まると（もっと新たなスタートを切りたいと思ったことはありますか？）、その年の新しい目標を立て始めたか、すでに目標に向かって取り組んでいる可能性があります。 私たちは2021年に入って数日ですので、あなたが作ったものをまだ放棄していないことを願っています！
別の新年の決議の余地がある場合（または新しい決議が必要な場合）、多くのJMP担当者が私に次のように述べているのを聞いたことがあると思います。「モデルを使用したい（またはもっとモデリングを行う） ） 私の仕事で。"この目標は、「10ポンドを失う」よりも達成可能に聞こえます。または「私は8時間の睡眠を取ります」でしょ？
私たちのJMPユーザーはやる気のある集団ですが、従う方法がないために行き詰まることがよくあります。 モデルを使用して問題を解決したい人々から私が見た最大の障壁は、モデルを作成した後、確認する必要のあるすべての出力に混乱したり、行き詰まったりすることです。
「どのモデル出力を見る必要がありますか？ たくさんあります！ そして、私はそれらをどのように解釈すべきですか？」
真実は次のとおりです。あなたが見ることができる出力はたくさんあり、どれが最も重要で、それらがあなたに何を言っているのかわからない場合、それはかなり圧倒される可能性があります。
これがトピック（およびこのシリーズで私が発表したこと）であることを知っていると、多くの議論や議論が引き起こされる可能性があります。私の見解の背景を理解できるように、私の背景について少しお話ししましょう。 私の教育は生物医学工学であり、医療機器の研究開発に数年間携わった後、日用消費財会社（CPG）の応用統計学者として、シャンプーをより適切に処方するための実験の設計と分析においてシャンプー処方者をサポートしました。 （次に髪を洗うときは、泡のボリュームとテクスチャを完成させるために使用された統計モデルに敬意を表してください！）CPG会社を辞めた後、私は小売業でデータと分析を使用してキャリアのかなりの部分を過ごしました。 私が一緒に仕事をした科学者、エンジニア、ビジネスアナリスト、その他の協力者はすべて、データ、分析、ソフトウェアを使用して、迅速でありながら健全な意思決定を行う必要がありました。 統計のトレーニングを受けた人もいましたが、大多数は仕事で統計と統計ソフトウェアを学び、「少ないほど多い」という原則に重点を置いたベストプラクティスに関する明確なガイダンスを探しています。私はこれらの実践者を念頭に置いてこのガイダンスを構成しようとしました（私自身も含みます）。
この5部構成のブログシリーズでは、回帰モデルの出力、特に標準最小二乗出力に焦点を当てます。これは、モデリングに使用される最も一般的な方法であるためです。 標準最小二乗法は、特にモデリングに不慣れな人にとっては素晴らしい始まりです。
まず、JMPの統計学者と開発者が、ユーザーに最も重要な情報を提示する方法でデフォルトのレポートを設定しているという事実に安心してください。
Fit Model入力ダイアログの強調に気づき、それが何であるか疑問に思ったことはありますか？ 私はしばらくの間それについてかなり混乱していたことを知っています。 そのすぐ上のパーソナリティオプションとは対照的に、エンファシスは実行される分析のタイプを変更しません。 [実行]をクリックすると、さまざまなオプションがデフォルトとしてさまざまなモデル出力をオンにするだけです。 JMPは、推定するモデル用語の数（[モデル効果]ダイアログの用語の数）と組み合わせたデータ量（行数）を使用して、デフォルトの強調を設定することにより、表示する最適な出力セットを決定します。 （図1）。 JMPは常に人々を最善の道に導き、選択された強調も例外ではありません。 JMPは、データの内容を使用してデフォルトの強調を設定します。 （これを行う方法の詳細については、ドキュメントを参照してください。）
図1：標準的な最小二乗法の強調。 JMPは、データに基づいてデフォルトの強調を設定しますが、変更することができます。 強調は、表示される出力のセットを決定します。統計分析には影響しません。
[実行]をクリックした後に表示される出力は、最初に注目する必要がある出力です。 データと適合させようとしているモデルを考慮して最も重要な出力が展開され、表示されます。
そうは言っても、見るべきグラフや表はまだたくさんあり、トレーニングがなければ、優先する出力と、それらの出力を解釈または実行する方法がわかりません。 悲しいことに、この知識を与えるために服用できるピルはまだありません！
そのピルが存在するまで、このブログ投稿がクイックガイドとして役立つことを願っています。
モデルの出力は、モデルの状態と解釈という2つの主要な出力カテゴリに分類できます。 モデルの正常性の出力は、モデルが正常であるかどうか、または「応急処置」を実行する必要があるかどうかを判断するのに役立ちます。解釈出力は、どの要素が重要であり、それらが応答にどのように影響するかを判断するのに役立つ出力です。
図2のメニューを使用して、行きたい深さ（または、いわば空腹度）に基づいて主要な出力に焦点を当てることができます。 新年の抱負を設定するとき、私たち全員が最善の行動をとっている（または最善の意図を持っている）ので、このメニューで健康的な食品を使用することが適切であると思います！ このブログの以前のドラフトでは、マクドナルドのメニューボードを使用していましたが、これは…違和感がありました。 私はあなたに3つの食事を提供します：
・ベジプレートにはコア出力のみがあり、すばやく移動したいユーザー、または分析によってその単純さが可能になるユーザー向けです。
・Veggie + Salmon（Healthy Fat）には、Veggie Plate出力に加えて、モデルの健康状態が悪い場合やデータを取得するのが本当に好きなユーザーのための救済策を見つけるのに役立つ追加の出力が含まれています。 オメガ3には非常に多くの治癒効果があります！
・最後に、フルスクエアミールには、良いモデルを手に入れるのに苦労しているとき、または問題を理解するのに役立つより多くの出力にさらに飢えているときに適切な出力（「全粒穀物」）が含まれています。
図2：標準最小二乗法の主要な出力。 食欲に合わせてメニューをお選びください！
概要
2021年に大胆になり、仕事でモデルを使用し、出力の解釈方法を学ぶというこの目標を追求してください。 JMPには、FitModelプラットフォームのデフォルト設定があります。 JMPは、データの量と推定しようとしている効果の数を考慮して、最も重要な出力を提示します。
私もあなたの背中を持っています！ このブログシリーズの残りの部分を読み続けて、モデルを使用して自信をさらに高めることを願っています。
次の3つのブログでは、3つの「食事」のそれぞれに含まれる出力を解釈する方法と、必要に応じてそれらに対応して実行するアクションについて説明します。 このシリーズの最後のブログ投稿では、お気に入りの出力が常にモデル出力に表示されるように、JMPでプリファレンスを設定する方法を紹介します。
一週間で戻ってきました！
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