モデルのレポート

「Gauss過程」プラットフォームの「モデルのレポート」は一種の分散分析表です。モデルの推定結果が表示されます。この分散分析表では、変動が関数に基づく手法で計算されます。

θ

Gauss過程のモデルパラメータの推定値。「Gauss過程」プラットフォームの統計的詳細を参照してください。

総感度

各因子の、主効果とすべての交互作用効果の和。これは、因子とその2次交互作用が応答変数に与える影響の度合いを表します。

実験空間全体について予測式の変動を積分することにより、モデル全体の変動が計算されます。

主効果

各因子の関数的な主効果は、周辺予測値の変動をその因子だけで積分して求めます。主効果は、モデル内の各因子の関数的な主効果と全体の変動の比です。

交互作用

関数的な交互作用効果は、主効果と同じように算出されます。

カテゴリカル変数

モデルにカテゴリカルな因子が含まれる場合は、カテゴリカルな因子ごとに相関行列が作成されます。この相関行列の非対角成分が、カテゴリカルな因子があるときのGauss過程モデルで使われているモデルパラメータの推定値です。カテゴリカルな説明変数を使ったモデルの統計的詳細を参照してください。

μとσ2

平均パラメータと分散パラメータの推定値。

ナゲット

ナゲットパラメータの推定値。この「ナゲット」の推定値は、「Gauss過程」起動ウィンドウで［ナゲットパラメータを推定］オプションを選択した場合に計算されます。また、共分散行列が特異になるのを防ぐ目的でJMPがナゲットパラメータを自動で追加するときもあります。

(-2)*対数尤度

負の対数尤度関数を2倍した推定値。『基本的な回帰モデル』の尤度・AICc・BICを参照してください。

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).