単回帰連続的な説明変数と連続的な結果変数間の二変量関係をモデル化するために使用します。変数間の関係を記述し、説明変数の異なる値に対する結果を予測するのに役立ちます。
YとXの近似値を用いた単回帰
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [Y と X の関連づけ]を選択します。
- [列の選択]から連続変数をクリックし、 [Y、応答]をクリックします (連続変数には青い三角形が表示されます)。
- 2 番目の連続変数を選択し、 [X、因子]をクリックします。
- [OK]をクリックして散布図を生成します。
- 回帰直線を適合するには、赤い三角形をクリックし、 「Fit Line」を選択します。
デフォルトでは、JMP は次の結果を提供します。
- 回帰方程式（線形近似の下）。
- フィットの概要。
- 適合性の欠如 (データ テーブルに X 値の複製が含まれている場合)。
- ANOVA 表。
- パラメータ推定値。
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
- For other fit options, such as 多項式, 変換 (fit special) and スプライン(under flexible), use the トップ 赤い三角.
- 凡例を追加したり、マーカーを変更したり、グラフィック表示にその他の変更を加えたりするには、グラフを右クリックします。
- 軸の設定を変更するには、軸をダブルクリックします。
- 線形回帰で一般的なその他の分析手順 (残差のプロット、信頼帯域の追加、予測値と残差のデータ テーブルへの保存など) は、方程式フィットのタイトル (「線形フィット」など) の横にある赤い三角の下に表示されます。
- To fit separate lines for categories of a grouping variable, click on the トップ 赤い三角, select グループ化, and choose a grouping variable. Then, click on the 上の赤い三角形 again and select フィットライン. JMP will fit separate lines and provide results for each level of the grouping variable.
詳細については、 「JMP について」 > 「データの分析」 > 「関係の分析と基本分析」 > 「JMPでの二変量分析」ヘルプを参照してください。
基本的なデータ分析とモデリング
