ブートストラップの例この例では、「Car Physical Data.jmp」サンプルデータを使用します。あるタイヤメーカーが、エンジンの排気量（in3）からエンジンの馬力を予測しようとしています。2つの変数には直線関係があるとし、傾きについて推測するとします。直線の傾きがわかれば、排気量の増加に伴う、馬力の増加が分かります。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Car Physical Data.jmp」を開きます。
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［分析］>［二変量の関係］を選びます。
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「馬力」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。
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「排気量」を選択し、［X, 説明変数］をクリックします。
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［OK］をクリックします。
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赤い三角ボタンをクリックし、メニューから［直線のあてはめ］を選択します。
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図11.2 ［ブートストラップ］オプション
［選択された列の分割］オプションを選択する場合は、どの列で右クリックしたかによって、分析対象となる列が変わる点に注意してください。詳細は、第 “「ブートストラップ」ウィンドウのオプション”を参照してください。
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10.
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「ブートストラップ標本数」に「1000」と入力します。
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［OK］をクリックします。
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「ブートストラップ結果」テーブルで、「一変量の分布」スクリプトを実行します。
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図11.3 ブートストラップのレポート
傾きの推定値（第 6 步）は、0.504です。ブートストラップで求めた95%の信頼水準に基づくと、傾きは0.40028~0.61892であると推定できます。つまり、排気量が1単位増加すると、95%の信頼水準で、馬力は0.40028～0.61892だけ増加すると言えます。ブートストラップによる傾きの信頼区間（0.400~0.619）は、通常の回帰分析（第 7 步および第 8 步）による信頼区間（0.425~0.583）に比べ、わずかに広くなっています。
メモ: 「ブートストラップ信頼限界」レポートの「BC 下側」列および「BC 上側」列は、バイアス修正済み（bias-corrected）の信頼限界です。第 “バイアス修正済みの信頼限界”を参照してください。