一般化回帰モデルに含める説明変数の検討
モデルのあてはめこの節では、一般化回帰モデルのあてはめを行います。この節の手順を省略するには、「Tablet Production.jmp」データテーブルの「一般化回帰」スクリプトの横の緑の三角ボタンをクリックし、モデルを作成してください。
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Tablet Production.jmp」を開きます。
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［分析］>［モデルのあてはめ］を選択します。
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「溶出」を選択し、［Y］をクリックします。
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「手法」のメニューから［一般化回帰］を選択します。
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［実行］をクリックします。
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「モデルの設定」パネルで［実行］をクリックします。
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図10.12 適応型Lassoに基づくモデル
「適応型Lasso（検証法: AICc ）」レポートのパラメータ推定値を見てみましょう。パラメータ推定値がゼロでないものは、「粉砕時間」、「スクリーンサイズ」、「攪拌時間」、「攪拌速度」、「圧縮機」、「滑沢剤の粘度」、および「噴霧量」で、これらが「溶出」に関係している可能性があります。
モデルの縮小モデルの縮小に進む前に、「Tablet Production.jmp」データテーブルで、列が選択されていないことを確認します。列が選択されたままだと、後述の手順1でも選択された状態になります。列の選択を解除しておくと、誤ってゼロの項の列を含めてしまうことが避けられます。
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1.
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「適応型Lasso（検証法: AICc ）」レポートの赤い三角ボタンをクリックし、［非ゼロの効果を使って再起動］を選択します。
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［実行］をクリックします。
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「モデルの設定」パネルで［実行］をクリックします。
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図10.13 適応型Lassoによる縮小モデル
「攪拌速度」の信頼区間（「下側95%」）が、ゼロに非常に近くなっていることに注目してください。次に、シミュレーションによって、現在の推定値が真値であった場合、適応型Lassoを行うと「攪拌速度」の推定値がどれぐらいの割合でゼロになるかを調べてみましょう。
攪拌速度の推定値がどれぐらいゼロになるかの考察以下の手順では、縮小モデル（適応型Lassoによる縮小モデル）のレポートを使用します。
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1.
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「適応型Lasso（検証法: AICc ）」レポートの赤い三角ボタンをクリックし、［列の保存］>［シミュレーション計算式の保存］を選択します。
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「Tablet Production.jmp」データテーブルに、「溶出シミュレーション計算式」という新しい列が追加されます。
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2.
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（オプション）データテーブルの「列」パネルで、「溶出シミュレーション計算式」の右側にある＋記号をクリックします。
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図10.14 シミュレーション計算式
この計算式は、あてはめたモデルと「溶出」の分布に従って、各行の値をシミュレートします。「溶出」の分布は、標準偏差が約1.998の正規分布に従うと推定されています。
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3.
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［キャンセル］をクリックします。
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4.
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縮小モデルのレポートウィンドウに戻ります。「元の説明変数に対する推定値」レポートで、「推定値」列を右クリックし、［シミュレーション］を選択します。
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5.
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「標本数」に「300」と入力します。
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「溶出」列を「溶出 シミュレーション計算式」列のシミュレーション値に置き換えて、分析を300回実行します。
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6.
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（オプション）「乱数シード値」に「123」と入力します。
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図10.15 設定後の「シミュレーション」ウィンドウ
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7.
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［OK］をクリックします。
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「一変量の分布」スクリプトを実行します。
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［ゼロの個数］を選択します。
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11.
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［OK］をクリックします。
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12.
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「攪拌速度」のレポートにスクロールします。
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図10.16 シミュレーションによる攪拌速度の推定値のヒストグラム
「要約統計量」レポートによると、シミュレーションのうち103/300 = 34.3%で、「攪拌速度」の推定値がゼロになっていることがわかります。