이 발표에서는. JMP의 모델에 맞추어 이용 가능한 「대수 선형 분산 모델」에 대해서 소개를 하겠습니다. 통상 JMP의 모델에 맞추어 회귀 분석이나 분산 분석(일반 선형 모델)을 실시하는 경우에는 등분산이 가정되고 있습니다. 그러나 실제로 우리가 다루는 데이터는이 가정을 벗어나는 경우가 많습니다. 로그 선형 분산 모델은 이러한 경우에 매우 유용한 방법입니다. 부등 분산에 대한 대처법으로서 변수 변환 등 몇 가지 대응 방법이 이용되고 있다. 이에 대해 JMP의 로그 선형 분산 모델에서는 데이터를 그대로 해석하고, 평균값과 편차에 대한 인자가 어떻게 영향을 미치고 있는지를 해석(모델화)하고, 그 결과를 간단하게 예측 프로파일을 사용하여 파악할 수 있습니다. 폐사에서의 활용 사례도 맞추어 소개를 하겠습니다.
1994년 3월 나고야 공업 대학 대학원 물질 공학 전공을 졸업하여 화학 메이커에 취직. 전직하기 전까지는 유기 합성을 전문으로 했다. 일본 고어 합동회사로 전직 후 통계에 커밋하고 그 이후 20년 이상에 걸쳐 통계교육과 컨설테이션에 종사해 왔다. 이 일에 커밋하기 시작한 직후에 JMP를 만나 엔지니어가 사용하는 통계 소프트웨어로서 더 이상의 것은 없다고 확신. 이후 사내에서 사용하는 통계 도구로서 JMP의 보급을 촉진해 왔다. 실용 통계에 강한 흥미를 가져 연구 개발로부터 생산 기술의 다방면에 걸친 영역에서 JMP를 이용한 통계의 활용법을 계속 생각하고 있다.
