廣野元久（2018）海文堂出版
０． JMPの主な機能
・データの縮約：主成分分析・因子分析
・データの分類：対応分析・クラスタ分析・判別分析
・データの予測・因果：重回帰分析・＜決定分析＞・コンジョイント分析
サンプルデータ：D:\JMP user-sample
１．メニュー
「分析」＞
・多変量 ＞多変量の相関，主成分，判別，対応，因子，多次元尺度構成，項目分析
・クラスター ＞
２．モニタ
2.1 ヒストグラム
・分析 ＞一変量の文武 ＞Yに性別，身長，体重 ＞OK ：区間の変更は，Y軸ダブルクリック，「オプション」で箱ひげ図
2.3 相関と散布図
・分析 ＞2変量
・分析 ＞多変量 ＞多変量の相関 ＞全部「Y」にほりこむ ＞OK ＞散布図からヒストグラムも作成可能
・3次元散布図 ＞ グラフ ＞ 3次元散布図
３．主成分
・多変量 ＞主成分分析 ＞すべて「Y」へ：「Z」にいれた変数は主成分には含まれないが，プロットされるので解釈に役立つ：「By」に入れたグループごとに，レポートが作成される
＜推定法＞デフォルト → 勝手に下から選ぶ，
・欠損値がないときには，「リストワイズ」
・欠損あり ＋ 列11以上／行5001以上／行より列が多い は，「ペアワイズ」
・欠損あり ＋ 上以外 は， REML
REML 制限最尤法 欠損があってもすべてのデータを使用，欠損がないときは自動的にリストワイズになる。小規模データに適用する
最尤法 REMLと同じ。大規模データに適用する
ロバスト 欠損値があってもすべてのデータを使用。外れ値がある場合に有用
リストワイズとペアワイズは，ピアソンの積率相関係数を使用
横長オプション 欠損値のある行を除く
４． 対応分析
・ データー表 ： クロス集計表・01型データ表
（例）「8人の好物」 氏名・好物（品名）・０１データ ＞ 二変量の関係 ＞ 氏名をX，好物をY，度数を度数，→ 分割表に対する分析（一番上）の三角から「対応分析」→ 「詳細」
・ 特異値： 相関係数？？
５． クラスター
６． 判別
７． 決定木
