この例では、「変数のクラスタリング」プラットフォームによって次元を少なくします。「Penta.jmp」サンプルデータテーブルには、応答変数「log RAI」の予測に使用する15個の変数が含まれています。変数のクラスタリングを使用して、より低次元の合成変数を作成してみましょう。
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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、「Penta.jmp」を開きます。
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2.
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［分析］>［クラスター分析］>［変数のクラスタリング］を選択します。
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3.
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「logRAI」を除くすべての連続変数を選択し、［Y, 列］をクリックします。
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4.
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［OK］をクリックします。
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5.
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「変数クラスター」の赤い三角ボタンをクリックし、［クラスター成分の保存］を選択します。
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次に、次の2つのモデルをあてはめて、「logRAI」を予測します。
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1.
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「変数クラスター」の赤い三角ボタンをクリックし、［モデルのあてはめを起動］を選択します。
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2.
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「logRAI」を選択し、［Y］をクリックします。
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3.
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「Obs Name」を含めないように注意してください。
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4.
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「ダイアログを開いたままにする」の横のボックスにチェックを入れます。
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5.
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［実行］をクリックします。
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6.
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「モデルのあてはめ」ウィンドウで、「モデル効果の構成」リスト内のすべての変数を選択して、［削除］をクリックします。
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7.
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5つのクラスター成分を選択して［追加］をクリックします。
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8.
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［実行］をクリックします。
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