独立変数による従属変数の散布図の作成
- 感染した E メールの散布図を時間別に作成するには、メニューから次の項目を選択します。
図1： 図表ビルダー 
- 「Scatter/Dot」 ギャラリーを選択し、「Simple Scatter」を選択します。
- y 変数として 「感染メッセージの比率」 を選択し、 x 変数として 「検出からの時間数」 を選択します。
- 「OK」をクリックします。
これらを選択すると、散布図が作成されます。
結果の散布図には、時間の経過とともに、感染した E メールの比率の上昇、平準化、および最終的な減少が示されます。 プロットの形状は、単一の非線型方程式が十分に適合し、十分な解釈可能性を持つとは考えられないようなものです。 詳しく調べると、セグメント化されたモデルはここでは非常にうまく実行できることがわかります。
プロットの最初の曲線は S 字形で、急上昇の前に最初の曲がりがあり、その後にもう一つの曲がりが続きます。 古典的な成長曲線であるロジスティック方程式を使用して、この形をモデル化することができます。
約 20 時間になると、感染した電子メールの割合は、ウイルスの脅威が本質的に排除されるまで、1 時間ごとに急激に減少し、その割合は時間とともに減少するようになります。 この種のパターンに該当するモデルは、漸近回帰モデルです。
最初の 19 時間にロジスティック方程式を使用し、残りの時間に漸近回帰を使用するセグメント化モデルは、期間全体にわたって適切な適合性と解釈可能性を提供する必要があります。