カテゴリカルな説明変数を使ったGauss過程モデルの例この例では、「Algorithm Data.jmp」サンプルデータを使用します。データは、実験回数50のSpace Filling計画（空間充填計画）に基づいて、シミュレーションで求めたCPU時間です。「Algorithm Factors.jmp」には、計画の因子と設定がまとめられています。この計画には、連続尺度の因子が3つ、カテゴリカルな因子が2つあります。目標は、連続尺度の因子とカテゴリカルな因子の両方を含むGauss過程モデルで「CPU時間」を予測することです。
|
1.
|
［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Design Experiment¥Algorithm Data.jmp」を開きます。
|
|
2.
|
［分析］>［発展的なモデル］>［Gauss過程］を選択します。
|
|
3.
|
|
4.
|
「CPU時間」を選択し、［Y］をクリックします。
|
|
5.
|
 ［高速Gauss過程］オプションは選択したままにしておきます。［OK］をクリックします。 |
図15.7 「Algorithm Data」のレポート
「予測値と実測値のプロット」を見ると、「CPU時間」の予測値と実測値の間に強い相関があることがわかります。これは、推定されたGauss過程モデルが真の関数をよく近似していることを示します。「モデルのレポート」では、説明変数である「Beta」の総感度が最も高くなっています。これは、連続尺度の説明変数の中で、「Beta」が応答変数の変動を最も多く説明していることを示します。このレポートとは別に、カテゴリカルな説明変数の「アルゴリズム」と「コンパイラ」に対し、それぞれ「カテゴリカル変数」という行列が作成されています。これは、それぞれの変数の水準間に見られる相関を示した相関行列です。この行列の非対角要素は、τパラメータの推定値です。