「説明変数のスクリーニング」の例

「Bands Data.jmp」データテーブルには、印刷会社の輪転グラビア印刷機から得られた測定データが含まれています。データセットは539行と38変数から構成されています。応答変数Yは「印刷縞の有無」の列で、「band」と「noband」の値を取ります。ここでの関心は、どの印刷設定が印刷結果に最も寄与しているかを理解することです。

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

2. ［分析］>［スクリーニング］>［説明変数のスクリーニング］を選択します。

3. 「印刷縞の有無」を選択し、［Y, 応答変数］をクリックします。

4. グループ化されている「粒子のスクリーニング」から「クロームの含有」までの列を選択し、［X］をクリックします。

5. ［OK］をクリックします。

図23.2 列の寄与の順位付け 

注: この分析で使用されるブートストラップ森では乱数が使われています。そのため、実際の結果は図23.2とは多少異なったものになります。ブートストラップ森を参照してください。

説明変数は、ブートストラップ森での寄与度の順に並び替えられています。寄与が大きな説明変数は、応答変数を予測する変数の有力な候補になります。

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).