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Latest Notes

• How to Create Trend Charts in JMP® Using Fit Y by X

  With the deprecation of the Overlay platform, this method provides a quick way to generate multiple trend charts. In this example, the data is structured so that each column contains trend data. For instance, if you have five columns, you can create five separate trend charts.   Steps: Open Fit Y by X Go to Analyze → Fit Y by X. Create a Row Number Column Right-click anywhere in the column list....

  laura_archer

  JMP Knowledge Base |

  Dec 3, 2025 9:47 AM

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• Adding custom files to a JMP installation package

  The JMP administrator can add custom files to the JMP installation package. The JMP installer copies these files to your computer during the installation process. Once the files are installed, JMP processes these custom files. You can add the following types of custom files:       • Scripts (.jsl)       • Preferences (a JMP.PFS file)       • Add-ins (*.*)       • Samples (*.*)   Place the custom f...

  Bobby_Riggs

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  Nov 7, 2025 10:01 AM

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• [JMP 18・JMP 19] JMPが起動に失敗する、もしくは、期限切れのライセンス情報を参照する場合の対応

  JMP(JMP Pro) が起動しない、もしくは、誤ってキャッシュされた期限切れのライセンス情報を参照する場合、Windowsのレジストリ内に保持されている現在のJMPのライセンス情報を消去することが必要な場合があります。 一例ですが、ライセンスの更新手続きは完了していても、以下のように起動時に「JMPソフトウェアのライセンスは期限が切れています。」と表示される等の場合があります。   このような場合、以下の手順に沿ってライセンス情報をリセットし更新する必要があります。 ※JMP(JMP Pro) 18.2以降を使用中で、かつ、JMP(JMP Pro)が停止前で起動できる場合は、「承認の解除」の機能を使用し現在のライセンス情報を消去することも可能です。「承認の解除」の使用方法はこちらをご参照ください。   JMP(JMP Pro) のライセンスのリセット手順 1. ライセンスリセットファ...

  TKOGSWR

  JMP Knowledge Base |

  Nov 5, 2025 8:58 PM

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• 生存時間プロットで、線の色や太さを変更したり、打ち切りのデータにヒゲをつけることは可能ですか？

    線の色や太さを変更する方法 グループ変数の使用有無で操作が変わります。   グループ変数を使用している場合^※1、※2
  　グラフ凡例を右クリックして線の色や太さなどを変更できます。グループ変数を使用していない場合
  　グラフ上で右クリックして［カスタマイズ］より線の色や太さなどを変更できます。
  
  ※1：JMP 12以前では、グループ変数を使用する場合も［カスタマイズ］を使用する方法をご利用ください。 ※2：JMP 18では、グループ変数を使用する場合も［カスタマイズ］を使用する方法がご利用いただけます。   打ち切りデータにヒゲをつける方法 標準機能では、打ち切り症例にヒゲをつけることはできません。ヒゲ付きの生存時間プロットを作成するサンプルスクリプトを提供しています。 このスクリプトは、あくまでもサンプルです。計算結果や動作に関してのあらゆる保証、不具合への対応、スクリプトに対するご質問への...

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Nov 3, 2025 9:25 PM

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• ［～JMP 17］「標本サイズ/検出力」の二標本の割合で、ベースライン割合の欄に入力する値

  注）「標本サイズ/検出力」プラットフォームはJMP 17までの機能です。JMP 18からは「標本サイズエクスプローラ」に置き換わっています。   ［JMP 7以下］
  JMPでのベースライン割合は、2つの割合の平均として定義しています。2つの割合をそれぞれp1、p2 としたとき、JMPのベースライン割合は、(p1+p2)/2 として定義されます。   ［JMP 8以上］
  JMP 8以上では、2つの割合を直接入力する形に変更されています。帰無仮説のP1, P2の割合をそれぞれ「割合1」,「割合2」に、Δ0を「差の仮説値」に入力します。P1=P2 を帰無仮説とするのであれば、差の仮説値には0を入力します。   FAQ # 2113

  Ryan_Gilmore

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  Oct 29, 2025 7:05 PM

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• グラフメニューにある「プロファイル」では、誤差因子を列に割り当てられるようですが、具体的にどのようなケースで使用するのでしょうか。

  グラフメニューの「プロファイル」、「等高線プロファイル」、「カスタムプロファイル」において、誤差因子の設定ができます。
  この機能によって、誤差因子の変動に影響を受けにくい制御因子の設定（ロバストエンジニアリング）が可能です。
  
    詳しくは、添付資料(JMProbust.zip)を参照してください。添付資料には次の2つのが含まれます。 資料（PDF） JMPデータファイル JMPによるロバストプロセスエンジニアリングrobustdesigndata.jmp   FAQ #3311    

  Ryan_Gilmore

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  Oct 29, 2025 6:41 PM

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• JMPの非線形回帰であてはめることができるモデルについて

  事前にモデル式やパラメータの初期値を設定することなく、いくつかの定型的な非線形モデルをあてはめることができます。
  非線形回帰において、XとYに相当する変数を指定し、「曲線のあてはめ」のレポートのオプションから、あてはめる非線形モデルを選択できます。   あてはめることができるモデルの種類、モデル式等の詳細については、JMPマニュアル「予測モデルおよび発展的なモデル」の 「曲線のあてはめ」 をご参照ください。 曲線のあてはめ
  
  
  プロット JMPでは、モデル式やパラメータの初期値を設定することにより、非線形モデルのパラメータ推定を行うことができます。その際、事前に計算式エディタでモデル式を作成、またはモデルライブラリからモデルを選択することにより、モデル式を生成させます。 計算式   FAQ #3607

  Ryan_Gilmore

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  Oct 29, 2025 6:35 PM

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• パーティション（ディシジョンツリー）でオーバーフィティングを避けるために、ツリーの分割をいつ停止するかをどのように決定すればよいですか？

  JMPでは、停止ルールを用いることはできません。
  現在プラットフォームは単純な対話式になっています。ただし、（分岐の停止を）手助けできるいくつかの別の方法があります。   パーティションのノードで分岐に対するp値を利用する JMP 5.1以降で、パーティションのノードでの分岐に対するp値が導入されました。
  ［有意度を最大化］を選択すると、候補のレポートに対数価値（LogWorth）という名前の新しい列が追加されます。
  ※ JMP 9以上では分岐はすべてこの方法で行われます。   この方法の詳細は、 ホワイトペーパーと関連書籍の抜粋：Monte Carlo Calibration of Distributions of Partition Statistics に記載されています。   K分割交差検証を使用する K分割交差検証を用います。
  この方法は、ランダムに全ての（除外されていない）...

  Ryan_Gilmore

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  Oct 29, 2025 6:30 PM

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• JMP, JMP Proで実行できるパーティション機能の違いについて

  JMP Proの［パーティション］プラットフォームでは、従来のJMPの機能である 「ディシジョンツリー」 （主に［分岐］や［剪定］ボタンを用いて、対話的に決定木を作成する機能）に加え、 「ブートストラップ森」 、 「ブースティングツリー」、「K近傍法」、「単純Bayes」 といった比較的新しい方法でツリーの構築プロセスを自動化し、予測モデルを作成する機能があります。 さらに、JMP Proでは、検証列の値に基づいて、データを分割する機能があります。
  検証列の値が0であれば「学習セット」、1であれば「検証セット」、2であれば「テストセット」になります。
  分析のレポートでは、検証列で分割した学習セット、検証セット、テストセットにおける統計量やグラフが出力されます。
  
  JMP Pro    JMP  ※ディシジョンツリー以外の手法は選べません。   JMP Proのパーティション...

  Ryan_Gilmore

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  Oct 29, 2025 6:20 PM

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• JMPではステップワイズ回帰で名義尺度や順序尺度の説明変数をどのように扱っているのかよくわかりません。この点に関する説明はありますか？

  JMPのステップワイズ回帰では、カテゴリカルの変数（名義尺度および順序尺度）に対して、階層的な関係を考慮したコード変換が行われます。また、表示上の変数名{a&b&c&d&e-f&g}は、変数の水準（a,b,c,d,e）と（f,g）の2グループに分割されていることを示します。 詳細は、JMPオンラインヘルプ「基本的な回帰モデル」の「ステップワイズ回帰モデル」の章にある「名義尺度または順序尺度の項を含んだモデル」の項をご参照ください。   FAQ # 475

  Ryan_Gilmore

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  Oct 27, 2025 9:40 PM

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• JMPの出力がSASシステムのPROC GLMと一致しないのはなぜですか？

  SASシステムの PROC GLM とJMPを比較した場合に違いが発生するのは、因子の組み合わせごとのデータ数が等しくない場合や変量効果がある場合です。この違いはそれぞれのパラメータ化(コード変換)の方法と統計量を算出するアルゴリズムに違いがあるために起こります。JMPのアルゴリズムはコンピュータ資源をより効率的に使用しますが、GLMのアルゴリズムのほうがより一般的です。どちらかが誤っているということではなく、ただ方法が違うだけです。 2つの相違に関するより詳しい情報については、JMPオンラインヘルプ「基本的な回帰モデル」の「統計的詳細」の章にある、「名義尺度の効果における特異性と欠損セル」を参照してください。   FAQ # 462

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 27, 2025 9:38 PM

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• 標準偏回帰係数は求められますか？

  「パラメータ推定値」の表の上で右クリック（MacintoshではControl＋クリック）し、［列］→［標準β］を選択すると出力されます。     注意：
  ［モデルのあてはめ］の手法として「標準最小2乗」を選択したときのみ可能です。   FAQ # 485

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 27, 2025 9:35 PM

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• JMPで反復測定の分析を行うにはどのようにすればよいですか？

  JMPのマニュアル「基本的な回帰モデル」に、 変量効果を指定する分割法のアプローチと多変量のアプローチで分析する方法が紹介されています。   アプローチ マニュアルの該当項目 サンプルデータ 分割法標準的な最小2乗法：変量効果 分割実験の例Animals.jmp多変量複数の応答変数 反復測定の例Dogs.jmp   上記2つのアプローチについての比較、詳細については、pdfファイル（※右側の"Attachments"から取得可能）の資料をご参照ください(pdfファイルで使用するデータはzipファイル（※右側の"Attachments"から取得可能）に格納されています)。

  Ryan_Gilmore

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  Oct 27, 2025 9:28 PM

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• 二元配置や多元配置の分散分析(ANOVA)を行うにはどのようにすればよいですか？

  二元配置や多元配置の分散分析は、［モデルのあてはめ］というメニューから行うことができます。   メニューから［分析］→［モデルのあてはめ］を選択します。因子（必要であれば、交互作用）をモデルの効果の構成に定義します（因子は名義変数である必要があります）。応答をYに指定します（応答は連続尺度である必要があります）。［実行］をクリックします。   結果のレポートに統計量やグラフが表示されます。指定した因子が有意かどうか判断するには、 レポート中の「効果の検定」の左にある青い三角ボタンをクリックして、F値やp値を表示させます。         補足
  交互作用を設定するには、モデルの指定画面の列の選択リストで、複数の列を選択した状態で［交差］ボタンをクリックします。 FAQ # 2100

  Ryan_Gilmore

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  Oct 27, 2025 9:22 PM

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• 複数の直線の傾きの違いを検定するにはどうすればよいですか？

  例として「Y」(目的変数）、「X」(説明変数）、「群」の3つの変数とした場合の方法を示します。   メニューから［モデルのあてはめ］を選び、Y：目的変数に「Y」 を、［列の選択リスト］から「X」、「群」を選択し、［マクロ］ボタンから［完全要因実施計画］を選びます（X、群、X*群 が指定されます）。   レポートの［効果の検定］の交互作用項（X*群）の統計量を見て、有意かどうか判断します。有意であれば、傾きが異なるという結論になります。   この解析のタイプは、共分散分析（ANCOVA）と呼ばれています。解析例が、JMPのマニュアル「基本的な回帰モデル」に掲載されています。   FAQ # 2092  

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 27, 2025 9:15 PM

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• JMPのステップワイズ法は、どのような分析で実行できますか。

  JMPでは、最小二乗法による方法（回帰分析や分散分析）とロジスティック回帰に対してステップワイズ法を実行することができます。
  メニュー「モデルのあてはめ」の右上にある［手法］をクリックすることにより「ステップワイズ法」を選択することができます。   また、判別分析のメニューでも、ステップワイズ法で変数を対話的に選択することができます。   JMP Proでは、 ［モデルのあてはめ］の［一般化回帰］を用いることでも、変数増加法などによるモデル選択が可能です。   FAQ #3308

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 27, 2025 9:13 PM

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• 「因子分析」で表示される結果の意味を教えてください。

  マニュアル 「多変量分析」 に掲載されている例を使って説明します。 因子分析 結果 意味 回転前の因子負荷量 ^※ 主成分と元のデータとの相関係数を表します。回転行列 ^※ 主成分を回転するときの回転行列を示します。最終的な共通性の推定値回転後の成分（因子）で、元の変数を説明できる割合を示します。標準化スコア係数 ^※ 回転後の成分（因子）の得点を求めるための係数です。
  この係数は分散が1になるように標準化されています。各因子によって説明される分散回転後の各因子によって説明される分散、寄与率、累積寄与率を表示します。回転後の因子負荷量回転した成分と元のデータの相関係数を示します。 ※：オプションにチェックを入れることで表示されます。   FAQ #3302

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 27, 2025 9:08 PM

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• ROC曲線に表示される黄色い直線の色は変えられますか？

  ROC曲線のグラフエリアで右クリックから［カスタマイズ］を選び、表示される「グラフをカスタマイズ」ウィンドウで編集可能です。   ※ ウィンドウの左側にあるリストから［スクリプト］を選択し、 ［プロパティ］に下図例のような Y Function(...)が表示されることを確認してください。   Yの関数が一次式で表現されています（下図（※JMP 16以前の場合）ではYが傾き1、切片0.449494...の一次式）。   JMP 17以降の場合、以下のようにPen Colorの括弧内が数値ではなく、ダブルクォーテーションで囲われた文字列で表示されます。     色の変更 JMP 16以前の場合は、図のPen Color( )の数字「9」を変更してください。
  JMP 17以降の場合は、図のPen Color( )のダブルクォーテーションで囲われた文字列「Yellow」を変更してください。 ...

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 11:09 PM

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• 生存時間分析で共変量を選択する方法はありますか？

  生存時間分析（Cox比例ハザードモデル）では、自動的に共変量を選択するためのステップワイズの機能が備わっていません（ ※1 ）。 そのため、手動で共変量を選択する必要があります。
  共変量の選択方法やその選択規準はいくつか方法が提唱されており、明確な使用基準はありませんが、 ご参考例として、簡便な以下の方法をご紹介します。   共変量を減らす方法 Cox比例ハザードモデルに入れる共変量（効果）が決まったら、 ［モデルのあてはめ］や［比例ハザードのあてはめ］プラットフォームを起動します。あらかじめ共変量と定めたすべての列を［モデル効果の構成］に入れ、 その他［打ち切り］などを必要に応じて設定し、［実行］をクリックします。   表示されたレポートの［効果の要約］における「各要因」（効果）のp値を確認し、 p値の最も大きい要因を選択して［削除］をクリックします。すべての要因のp値があらかじ...

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 11:05 PM

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• JMPの比例ハザードのあてはめで求めたリスク比とその信頼区間がSASで求めたものと異なります。これはなぜですか？

  JMPで名義尺度に設定した因子のリスク比を求める場合、SASと結果が異なります。
  名義尺度の因子については、JMPとSASでパラメータの推定法が異なるため、パラメータ推定値の指数をとることによって求められるハザード比が異なります。   あるリファレンスとなるカテゴリーのリスク比を1としたとき、対象カテゴリーのリスク比をJMPで求めるには、 名義尺度を連続尺度に変更して解析を行う必要があります。
  より一般的には、対象となる変数のダミー変数を用いて解析することをお勧めします。   ［列］→［ユーティリティ］→［指示変数の作成］で、0/1の値からなる列を作成することが可能です。   また、SASでは打ち切りの値を任意に指定できますが、JMPでは1（または別の非ゼロの値）を打ち切り値に指定します。 双方の解析で、打ち切りに指定している値が一致しているかどうかご確認下さい。   リスク比（ハザード比）の...

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 11:02 PM

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• 多重ロジスティック回帰から、ROC曲線を描画した際のカットオフ値を求めるにはどうすればよいですか。

  JMPのサンプルデータ「Ingots.jmp」（「インゴット.jmp」）を用いて解説します。 1. ［モデルのあてはめ］において、下記を指定した名義ロジスティックを実行し、レポートのオプションから［ROC曲線］を選択します。   　　　　状態：Y 　　　　加熱時間、ソーキング時間：モデル効果の構成 　　　　度数：度数   2. 「ROCテーブル」を参照し、アスタリスク（*）が表示されている行の確率が「0.9640」であることを確かめます。   3. 次に、レポート左上にある赤い三角ボタン（ ▼ ）から［確率の計算式の保存］ を選択します。 4. データテーブルの最後にいくつかの列が追加されるので、確率［Ready］（陽性を示す水準の確率）の列を参照します。
  この中から、上記で示した確率「0.9640」（丸められているため0.96399…を探します）と一致する行を探し、その行の「加熱...

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 11:00 PM

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• ROC曲線に表示される黄色い直線やROCテーブルのマーク（*）は何を表すのですか？

    黄色い線は、ROC曲線に接する45度の角度をもつ直線です。
  この直線は、「感度-(1-特異度)」が最大となる点を通り、その点は、ROCテーブルの中で「*」で表示されます。ROCテーブルの「X」の列はカットオフ値を示し、「*」マークがある行のXの値は、最適なカットオフ値を示します。   FAQ #3003

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 10:36 PM

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• ロジスティック回帰のレポートに表示される「パラメータ推定値」のp値と「効果の尤度比検定」のp値の相違点について

  「パラメータ推定値」のレポートに表示されるp値は、Wald検定によるp値です。
  一方、「効果の尤度比検定」に表示されるp値は、尤度比検定におけるp値です。   尤度比検定は、Wald検定に比べ、小標本で性質が良いと言われています。         FAQ #3504

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 10:33 PM

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• 生存時間分析やロジスティック回帰において、性別や年齢などの因子で調整して分析を行う方法

  ［モデルのあてはめ］や ［比例ハザードのあてはめ］において、調整する因子を「モデル効果の構成」に追加します。
  下図は、比例ハザードモデルにおいて、「処置」のほかに調整因子（共変量）として、「年齢」、「月数」を「モデル効果の構成」に含めています。       FAQ #3503

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 10:31 PM

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• ゲージ R&R （Repeatability and Reliability）は実行できますか？

  実行可能です。 ［分析］→［品質と工程］の中にある［測定システム分析］（列の選択ウィンドウで、分析方法を［Gauge R & R］に指定する）、 または［計量値/計数値ゲージチャート］ を選択します。   参考文献：
  ASQC Automotice Division AIAG (1990), "Measurement Systems Analysis Reference Manual,"
  Automotive Industry Action Group.
  
  

  Ryan_Gilmore

  JMP Knowledge Base |

  Oct 26, 2025 10:11 PM

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