2つ以上の連続型またはカテゴリ型の説明変数と連続型の結果変数の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。
適合モデルを用いた多重線形回帰
- 開いている JMP ®データ テーブルから、 [分析] > [モデルの適合]を選択します。
- [列の選択]から連続変数をクリックし、 [Y]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)。
- 「列オプション」から説明変数を選択し、 「追加」をクリックします。交互作用項を追加するには、変数を選択して「クロス」をクリックします。ここでは、性別と身長の交互作用を含めました。
- 実行をクリックします。
デフォルトでは、JMP は次の出力を提供します。
- 効果の概要
- フィット表の概要。
- 分散分析表。
- 適合性の欠如表。
- パラメータ推定値表。
Big Class.jmp (Help > Sample Data Folder)Big Class.jmp (ヘルプ > サンプルデータフォルダ)
注: デフォルトの出力は、環境設定 (ファイル > 環境設定) でプラットフォーム > モデルの適合 > 最小二乗法の適合を選択して変更できます。
- 適合モデルの方程式を表示するには、上部の赤い三角形の下の[推定] > [予測された式の表示]を選択します。
- 予測式、予測値、残差、その他の統計量をデータテーブルに保存するには、上部の赤い三角をクリックし、 「列の保存」を選択します。JMPはデータテーブルに新しい列を作成します。
- モデル診断プロットは、 「行診断」にあります。
ここで、実際の値と予測値のプロットも追加しました。
- 指標パラメータ化（0, 1コーディングを使用）を表示するには、
上は赤い三角。
- 説明変数が予測応答に与える影響を確認するには、赤い三角をクリックし、 「因子プロファイリング」を選択して「プロファイラー」を選択します。予測プロファイラーでは、変数の赤い縦線をクリックしてドラッグし、水準または値を変更します。予測される平均応答と95%信頼区間が表示されます。
詳細については、 「JMP について」 > 「データの分析」 > 「関係の分析」および「JMP ヘルプでの線形モデルの適合」を参照してください。
