「モデルの設定」パネル

プラットフォームの起動ウィンドウで［OK］（［モデルのあてはめ］の場合は［実行］）をクリックすると、「モデルの設定」パネルが表示されます。

図6.8 PLS回帰の「モデルの設定」パネル 

メモ: JMP Proでは、「モデルの設定」パネルの「検証法」部分の表示形態が異なります。

「モデルの設定」パネルでは以下を指定できます。

手法の指定

モデルをあてはめる方法を選択します。［NIPALS］と［SIMPLS］の2つがあります。応答変数が1つしかない場合は、2つの手法のいずれで推定しても、推定されたモデルは同じになります。2つのアルゴリズムの違いについては、「PLS回帰」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。

検証法

検証法を選択します。選択された検証法によって、最適な因子数が決められます。JMP Proで、プラットフォームの起動ウィンドウで検証列を指定した場合、これらのオプションは表示されません。

保留

指定された割合のデータを検証セットに使用し、残りのデータをモデルの推定に使用します。学習セットおよび検証セットを作成するための無作為選択の方法としては、モデル因子の層化抽出を使用しています。この方法は、単純な無作為抽出よりもバランスがよいという特徴があります。

K分割

まず、元のデータをK個に分割します。そして、順番に、（K-1）個分のデータにモデルがあてはめられ、残っているデータでモデルが検証されます。全部でK回モデルがあてはめられます。この方法は、少ないデータを効果的に利用するので、小規模なデータセットに適しています。

1つ取って置き法

1つ取って置きの交差検証法（LOOCV; Leave-One-Out Cross Validation）を実行します。

なし

最適な因子数を決めるのに、検証法を使用しません。因子数は［因子の検討範囲］で指定します。

因子の検討範囲

どの検証法も使用しない場合は、因子をいくつにするかを指定します。いずれかの検証法を使用する場合は、ここで指定された値が、検証するためにあてはめられるモデルの因子数の上限となります。因子数の上限は、非欠測行および因子の数のうち、小さい方の値です。そして、初期因子数は、因子数の上限または15のうち、小さい方の値となります。

因子の指定

［実行］をクリックして最初のモデルをあてはめた後に表示されます。新しいモデルのあてはめに使用する因子数を指定します。

実行

指定した内容に従ってモデルのあてはめを行います。