Data.jmp」サンプルデータを使用して、ロジスティックプロットの例をもう1つ紹介します。「車両重量」によって、116台の車両のサイズ(「タイプ」)を予測するとしましょう。車両サイズは小さいものから順に、「Sporty」、「Small」、「Compact」、「Medium」、「Large」とします。Data.jmp」を開きます。2.「列」パネルで、「タイプ」の左側のアイコンを右クリックし、[順序尺度]を選択します。3.「タイプ」を右クリックし、[列情報]を選択します。4.「列プロパティ」メニューから[値の順序]を選択します。5.上から順に「Sporty」、「Small」、「Compact」、「Medium」、「Large」となるようにデータを移動します。6.[OK]をクリックします。7.[分析]>[二変量の関係]を選びます。目的変数]をクリックします。説明変数]をクリックします。10.[OK]をクリックします。レポートウィンドウが表示されます。見ると、次のことがわかります。最初(一番下)の曲線は、所定の「車両重量」の車両が「Sporty」である確率を表しています。•2番目の曲線は、車両が「Small」または「Sporty」である確率を表しています。1番目と2番目の曲線の垂直距離が、車両が「Small」である確率です。•プロットを見ると、予想どおり、重量が重い車両ほど「Large」である確率が高くなります。•プロット上に描かれている点のX座標での位置はデータの値を反映していますが、Y軸方向では応答カテゴリの内側でランダムに散らばっています。X変数が応答変数に対して効果を持たない場合はロジスティック曲線は水平になります。応答変数の各水準の確率が、説明変数の範囲全体にわたって一定になります。ロジスティックプロットが、ロジスティック曲線が水平となる例です。このような場合では、「タイプ」の確率を予測するのに、「車両重量」は役立ちません。説明変数の値から応答変数の値を完全に予測できる場合、ロジスティック曲線は事実上垂直になります。応答の予測値はどの説明変数の値においてもほぼ確か(確率がほとんど1)です。ロジスティックプロットでは、「車両重量」が「タイプ」をほぼ完全に予測しています。この場合、パラメータ推定値が非常に大きくなり、回帰レポート上に「不安定」と表示されます。