このバージョンのヘルプはこれ以降更新されません。最新のヘルプは https://www.jmp.com/support/help/ja/15.2   からご覧いただけます。


各標本に含まれるこれらの成分量を応答変数とし、 各波長(v1v27)におけるスペクトルの強度を説明変数とします。
1.
[ヘルプ]>[サンプルデータライブラリ]を選択し、「Baltic.jmp」を開きます。
メモ: 「Baltic.jmp」データテーブルのデータは、Umetrics (1995)で報告されています。原典は、Lindberg, Persson, and Wold(1983)です。
3.
「ls」「ha」「dt」[Y, 目的変数]に指定します。
4.
「Intensities」グループにある「v1」「v27」[X, 説明変数]に指定します。
5.
[OK]をクリックします。
6.
「検証法」として[一つ取って置き法]を選択します。
7.
[実行]をクリックします。
レポートの一部を「PLS回帰」レポートに示します。van der Voet検定は無作為化検定(ランダム化検定)であり、また、その計算に乱数を用いています。そのため、「p値(Prob > van der Voet T2)」に実際に表示される値は、「PLS回帰」レポートの値と若干異なります。
図6.2 「PLS回帰」レポート
van der Voet T2統計量は、それぞれの因子数のモデルが、PRESS平均平方根が最小値になるモデルと、有意に異なるかどうかを検定します。van der Voet検定の有意水準が0.10を超える前の最小因子数を抽出するのがよいと提案する人もいます(SAS Institute Inc 2017d; Tobias 1995)。この例でこの提案に従うとすると、6因子を採用することになるので、「モデルの設定」パネルで「因子数」に「6」と入力します。
図6.3 抽出された7つの因子
図6.4 診断プロット
9.
「NIPALSによるあてはめ(7因子)」の赤い三角ボタンのメニューから[変数重要度 vs 係数プロット]を選択します。
図6.5 変数重要度 vs 係数プロット
「変数重要度 vs 係数」プロットは、応答に影響のある変数を特定するのに役立ちます。たとえば、v23v2v26は、変数重要度(VIP)が0.8を超えており、かつ、係数も比較的大きくなっています。