레벨: 중급
JMP의 "모델 적합"에서 얻은 "최소 제곱 평균"및 "예측 프로파일"은 탐색 분석 결과를 표시하는 데 필수적입니다. 그러나 다케우치 등(1989), 「통계학 사전」의 색인에도 실려 있지 않은 방언같은 것으로, 설명하는데 고생하게 된다. 최근 질적 인자와 양적 인자 및 교호 작용을 포함한 "공분산 분석"에서 "최소 제곱 평균"과 "예측 프로파일"을 서로 보완함으로써 간결하고 명확한 설명이 가능하다는 것을 발견했다. 이용하는 데이터는, 오쿠노 등(1981), 「다변량 해석법, 개정판」에 있는 「층별 인자를 포함한 회귀 분석」의 사례(아황산 가스 회수탑의 관찰 결과, 회수액의 농도를 y, 세정용수 의 온도는 x, 4 수준의 조업 시기 A)이다. 원저에서는, 조업 시기(1·2월)가 다른 시기에 비해 기울기가 다른 것 같은 그래프 표시가 있다. 교호작용을 포함하는 모델로 하고, 예측 프로파일로 조업 계절 A를 변화시키면서 세정용수의 온도 x의 프로파일의 변화를 쫓고, 온도 x를 변화시키면서 조업 계절 A의 농도 y의 평균의 비교를 해, 온도 x 의 총 평균을 주면 조업 계절 A의 최소 제곱 평균과 일치함을 명확하게 나타낼 수 있습니다.
https://www.yukms.com/biostat/takahasi2/rec/009-13.htm
JMP4의 사용자이며 SAS도 JMP 이전부터 사용하고 있습니다. 이전에 근무했던 회사에서는 각종 JMP를 이용한 통계 교육을 실시하면서 JMP 사내에서의 보급 활동을 실시해 왔습니다. 이 결과는 적절하게 JMPer 's 회의에서 소개되었습니다. 정년 퇴직 후에는 자영업 컨설팅 회사를 설립하여 활동을 계속하고 있습니다. 최근, 일본의 많은 학문 분야(임상 통계를 제외하다)에 있어서의 실 데이터의 통계 해석 능력이 집단적으로 쇠퇴하고 있는 것을 실감하고 있습니다. 공분산 분석은 나에게도 오래되고 새로운 도전입니다. 교호작용을 포함한 공분산 분석에 대해 진지하게 대응할 필요가 있었다. 공분산 분석은 교호작용이 없는 경우의 해석 모델로서 정착하고 있다. 역사적으로는 교호작용을 포함하는 경우도 논의되고 있던 것을 재인식하고, 이것이 SAS의 방언인 최소제곱법, JMP의 방언인 예측 프로파일을 설명할 때 매우 유용하다 일을 통감했습니다.
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