StaatAppの多変量解析や機械学習機能で作成・保存したモデルを用いた，評価・予測機能の使い方について解説します．
モデルの作成・保存
モデルの評価や予測を実行する前提して，モデルを事前に保存しておく必要があります．モデルの作成・保存は教師付き学習を行う機能で実行可能です．モデル保存を行うことができる機能の一覧は以下になります．
・重回帰分析
・ロジスティック回帰分析
・多項ロジスティック回帰分析
・プロビット分析
・判別分析
・機械学習
例えば重回帰分析機能でモデルを保存する場合，まず解析実行を行います．解析結果が表示されたら，「モデル保存」ボタンをクリックして保存を行います．
モデル名は後で判別可能な任意の名称を入力します．空欄の場合，分析名_目的変数といった命名規則で自動的に保存されます．
保存フォルダを指定しない場合は，StaatAppの標準フォルダに保存されます．保存したモデルを他の端末などに共有したい場合は，保存先を選択して任意のフォルダに保存してください．
モデルの選択・読込
ホーム画面から「多変量解析」→「モデルの評価」を選択して，モデルの評価画面を表示します．
モデル選択画面には，StaatAppの標準フォルダに保存されたモデルが表示されます．該当行をクリックするとアクティブモデルとしてセットされ，アクティブモデルの詳細情報が表示されます．
任意のフォルダに保存したモデルファイルは，「ドラッグ＆ドロップ」と表示された枠にモデルファイルをドラッグ＆ドロップすることで，アクティブモデルとしてセットされます．
データの選択
データ選択画面でテスト用もしくは予測用のデータセットを選択します．テストデータには必ずモデル作成時と全く同じ列名のデータを用意する必要があります．
評価の実行（回帰モデル）
モデルの選択とテストデータ設定が完了したら，「実行」ボタンをクリックしてモデルの評価を行います．
重回帰分析やプロビット分析のような回帰モデルの場合は，以下のように決定係数などの適合度の指標と，残差が算出されます．
また，オプション画面で「残差プロットの作成」をONにすることで，以下のような残差プロットが表示されます．
評価の実行（分類モデル）
ロジスティック回帰分析や判別分析で算出される分類モデルの評価結果は，以下のように正解率や適合率などの評価指標と，混合行列が算出されます．
オプション画面ではROC曲線とPR曲線の作成選択が可能で，それぞれ以下のようなグラフを作成することができます．
分類モデルの評価指標については，以下のページで解説しています．
自動考察機能
自動考察機能では以下のように，評価指標や混合行列に対する解説・考察を取得することができます．
StaatAppの自動考察機能ついては以下のページで紹介しています．
予測の実行
モデルの評価と同様の操作で，保存したモデルを用いた予測を行うことができます．評価機能との違いは，予測実行時の予測用データにはモデル作成時の目的変数は不要で，同じ説明変数があれば実行可能です．（予測のみを行うため，目的変数と比較を行いません．）
予測実行するとロジスティック回帰モデルであれば，予測結果は以下のように予測結果の要約や，予測クラス，予測確率が算出されます．
補足① 統計アプリStaatAppとは
StaatAppは計算仮定が複雑な解析手法を，誰でも手軽に素早く行なうことができるアプリです．StaatAppの詳細は以下のページをお読みください．
