「反復測定劣化」レポート

「Bayes反復測定劣化」レポートの左側には、データをプロットしたグラフが描かれます。レポートの右側で、「変換」および「経路の定義」を選択することができます。「経路の定義」には、モデルの曲線が描かれています。

図8.8 「反復測定劣化」のプロットとオプション 

プロットは、次のように描かれています。

• プロットの各点は、観測値を表します。打ち切りデータである観測値は、マーカーが三角形になっています。

• ［ラベル, システムID］変数の各水準が、プロットの右側の凡例に一覧表示されています。デフォルトでは、凡例で1つ以上の水準を選択すると、プロットで選択された水準のみが表示されます。「データと予備的な推定」の赤い三角ボタンにある［選択されていないものは非表示］メニューの選択を解除することで、非表示ではなく、淡色表示に変更することができます。

• プロットの曲線、［ラベル, システムID］変数の水準ごとに予備的に推定されたモデルの予測値を示しています。プロットの曲線は、レポートの右側にあるオプションで変数変換やモデルを変更する度に、そのモデルの予測値に更新されます。「データと予備的な推定」の赤い三角ボタンのメニューの［予備的な推定による曲線の表示］の選択を解除することで、曲線を非表示にすることができます。

グラフに表示されるモデルは、変更することができます。「データと予備的な推定」レポートの右側にある変数変換や経路の定義によって、モデルを変更できます。

変換

応答変数Yと時間変数を変数変換する際に用いる式を選択します。

メモ: 対数変換（Log変換）を適用した場合、正でないデータは、モデル推定の計算から除外されます。平方根変換（Sqrt変換）を適用した場合、負のデータは、モデル推定の計算から除外されます。

経路の定義

劣化経路に対するモデルとして線形モデルや非線形モデルを選択します。各モデルについて詳しくは、モデルを参照してください。

Bayes推定の設定に移動

経路の定義と変換を新しく組み合わせて［Bayes推定の設定に移動］ボタンをクリックするたびに、「応答」レポートが新規に作成されていきます。「応答」レポートでは、モデルの事前分布を指定することができます。事前分布を指定した後、Markov連鎖モンテカルロ（MCMC; Markov Chain Monte Carlo）法を開始することができます。