［ロバストなあてはめ］オプションの例

ここでは、「二変量」プラットフォームでHuberのM推定を使用して、ロバストなモデルをあてはめる方法を紹介します。

1. ［ヘルプ］>［サンプルデータフォルダ］を選択し、「Weight Measurements.jmp」を開きます。

2. ［分析］>［二変量の関係］を選択します。

3. 「体重(ポンド)」を選択し、［Y, 目的変数］をクリックします。

4. 「身長(インチ)」を選択し、［X, 説明変数］をクリックします。

5. ［OK］をクリックします。

6. 「二変量の関係」の赤い三角ボタンをクリックし、［直線のあてはめ］を選択します。

7. 「二変量の関係」の赤い三角ボタンをクリックし、［ロバスト］>［ロバストなあてはめ］を選択します。

図5.18 ロバストなあてはめの例 

散布図を見ると、3つの測定値が星印で表示されています。この3つの測定値は、体重が回帰直線よりかなり低くなっており、また、回帰直線（赤色の直線）の推定に強く影響を与えています。「分散分析」表のp値が0.1203であることから、「「身長(インチ)」と「体重(ポンド)」の間に線形関係がある」と主張することは難しいです。しかし、ロバストなあてはめ（緑色の直線）では、「身長(インチ)」と「体重(ポンド)」の間に、通常の回帰分析の時よりも、強い線形関係が見られます。「ロバストなあてはめ」のp値は0.0488であり、「「身長(インチ)」と「体重(ポンド)」の間に線形関係がある」という仮説を支持します。つまり、体重が予測値よりも非常に軽いいくつかのデータ点が分析に影響を与えていたことがわかります。

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