連続尺度の応答変数に対するブートストラップ森の例

この例では、男性の体脂肪率を予測するブートストラップ森モデルを構築します。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータライブラリ］を選択し、「Body Fat.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［予測モデル］>［ブートストラップ森］を選択します。

3. 「体脂肪率」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。

4. 「年齢」から「手首囲(cm)」までを選択し、［X, 説明変数］をクリックします。

5. JMP Proにて検証セットを示す列を指定するには、この例では、「検証」列を選択し、［検証］ボタンをクリックしてください。

6. ［OK］をクリックします。

7. （オプション）［マルチスレッドをオフにする］を選択し、「乱数シード値」の横に「123」と入力します。

ブートストラップ森では無作為抽出が行われるため、上記の操作を行うことにより、下の図とまったく同じ結果を得ることができます。

8. ［OK］をクリックします。

図5.5 全体の統計量 

「全体の統計量」レポートを見ると、「検証」のR2乗が0.673であることがわかります。

次に、モデルに最も寄与している説明変数を見てみましょう。

9. 「ブートストラップ森(体脂肪率)」の横にある赤い三角ボタンをクリックし、［列の寄与］をクリックします。

図5.6 列の寄与 

「列の寄与」レポートを見ると、「胴囲(cm)」、「体重(ポンド)」、および「胸囲(cm)」が、「体脂肪率」の予測に寄与している説明変数であることがわかります。

より詳細な情報が必要な場合や、質問があるときは、JMPユーザーコミュニティで答えを見つけましょう (community.jmp.com).