逆推定は、特定の応答確率となるような説明変数の値を予測します。説明変数が2つ以上ある場合は、逆推定したい説明変数を除くすべての説明変数の値を指定する必要があります。
インゴットの製造に関する実験として、加熱時間とソーキング時間を変え、仕様に適合した、圧延可能な状態に仕上がったかどうかを調べてみました。Cox and Snell(1989)を参照してください。JMPでは、データがサンプルデータのフォルダにある「Ingots.jmp」データテーブルにまとめられています。
ここでは、ソーキング時間が2.0のときに、仕様に適合する確率が0.8および0.9になる加熱時間を予測します。
1. 分析を実行するには、名義ロジスティック回帰の例の手順に従ってください。
2. 「名義ロジスティックのあてはめ 状態」の赤い三角ボタンをクリックし、[逆推定]を選択します。
3. 「加熱時間」の値を消去します。
「加熱時間」の予測値を求めたいので、「加熱時間」の値は空白にしておきます。
4. 「ソーキング時間」の値として「2」を入力します。
「ソーキング時間」が2のときの加熱時間を予測したいためです。
5. 「確率」の下で、最初の2つの行にぞれぞれ「0.9」、「0.8」を入力します。
図11.7 「逆推定」の指定ウィンドウ
6. [OK]をクリックします。
図11.8 「逆推定」レポート
「ソーキング時間」が2のとき、インゴットの状態が90%の確率で「Ready」となる「加熱時間」は39.60です。このとき、95%信頼区間は32.09から57.29までの間です。「ソーキング時間」が2のとき、インゴットの状態が80%の確率で「Ready」となる「加熱時間」は49.49です。このとき、95%信頼区間は39.90から78.71までの間です。