データの各行は、1個の応答変数とp個の説明変数が含まれています。回帰モデルでは、説明変数の値は所与で固定と見なされ、 応答変数だけが確率変数と見なされます。
所与の説明変数の値と、確率変数である応答変数の実現値から、パラメータ
は推定されます。得られた応答変数の値が変化すれば、パラメータの推定値も変化します。パラメータ推定値はこのような理由で変動します。［推定値の相関］オプションは、パラメータ推定値の理論上の相関を計算します （技術的な詳細は、第 “カスタム検定の例に関する詳細”を参照してください）。
は推定されます。得られた応答変数の値が変化すれば、パラメータの推定値も変化します。パラメータ推定値はこのような理由で変動します。［推定値の相関］オプションは、パラメータ推定値の理論上の相関を計算します （技術的な詳細は、第 “カスタム検定の例に関する詳細”を参照してください）。2つの推定値の間に強い相関がある場合、それらの説明変数の間に多重共線性があることが示唆されます。ただし、これらの相関の解釈には注意が必要です（Belsley, D. 1980, p.185, 92-94）。なお、説明変数から平均を引いて中心化すると、回帰係数の推定値は同じですが、切片パラメータと説明変数に対するパラメータの間の相関は変わります。
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1.
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［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Socioeconomic.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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「住宅価格の平均値」を選択して［Y］をクリックします。
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「強調点」リストで［最小レポート］を選択します。
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6.
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［実行］をクリックします。
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7.
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「応答」のタイトルバーにある赤い三角ボタンをクリックし、［推定値］>［推定値の相関］を選択します。
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図3.41 「推定値の相関」表
