5節では、2002年1月1日から2003年8月31目までの32121ケースのデータを用いて線型判別関数を求め、その判別関数を、関数を導出したデータ自身について適用し検討した。

　本調査研究で目標とすることは、過去のデータから得られた関係（線型判別関数（3）式）が、将来の予測にどれだけ役立ち得るかを検討し、実用的な予測・判別式として提案することにある。

　そこで、線型判別関数を導出したデータでない別個のデータ群2003年9月1日〜12月4日の4985ケースに対して判別式を適用した結果を以下に示す。

　

　まず、判別式を適用した結果の数値が表5の様に求まっている場合の整理の仕方を説明する。

　

　

　

　N11は本来グループ1（拘留なし）に属していたケースが拘留なしと判別された数である。N12はグループ1（拘留なし）に属していたケースがグループ2（拘留あり）に属すると判別された数となる。本来グループ1に属していたケース数は4571例であった。従ってN11 + N12 = 4571となり、それが合計欄に記されている。ここで、グループ1に属していたケースを正しく判別する割合（a11%）は

　同様にN21は本来グループ2（拘留あり）に属していたケースが拘留なしと判別された数である。N22はグループ2（拘留あり）に属していたケースがグループ2（拘留あり）に属すると判別された数となる。本来グループ2に属していたケース数は414例であった。従ってN21 + N22 = 414となり、それが合計欄に記されている。グループ2に属していたケースを正しく判別する割合（a22%）はN22 / ( N21 + N22 ) = N22 / 414により算出される。このa22%の値としていかに高い値を得るかが一つの目標となる。

　一方、グループ2と判定されたケースを全て検査する場合、全ケースの何％を検査することになるかは、（N12 + N22） / （N11 + N12 + N21 + N22） = （N12 + N22） / 4985で算出でき、これを検査率β%として下の枠内に記してある。

　本来グループ2に属していたケースの何％が、検査率β%により捕捉できるかがa22%の値として得られる。そこで、捕捉率としてa22%を下の枠内に記してある。

　さらに、この判別式自体の正答率、つまり本来のグループに属するケースを正しく判別する割合（γ%）は(N11 + N22) / (N11 + N12 + N 21 + N22) = (N11 + N22) / 4985で算出できる。この値も参考として下の枠内に記してある。

　

　前節の議論でも示した様に、グループ2（拘留有）をいかに効率よく捕捉するかに着眼点があるので、判定基準値（Z=α）を順次変化させ、検査率、捕捉率への影響、全体の正答率を調べてみた。

　

　

　

　判定基準値Zを2.0と設定した場合、本来グループ2（拘留有）に属する船舶をグループ2と判定する割合は39%にとどまる。グループ2と判定された船舶を全て検査すると、512隻／4985隻＝0.103、つまり全体の約10%の船舶を検査することにより拘留の可能性のある船舶の39%が捕捉できるということになる。

　

　

　

　この判定基準では、全船舶の16%を検査すると、拘留可能性のある船舶の55%の捕捉に成功する。

　

　

　

　拘留可能性の有る船舶を捕捉する割合は74%に上がるが、全正答率は73%に落ちる。この判定基準では、全船舶の31%を検査することにより、拘留可能性のある船舶の74%の捕捉が成功する。ただ、検査した船舶の20%のみが拘留となり、空振りも増えてくる。

　

　

　

　拘留可能性の有る船舶を捕捉する割合はさらに82%へと上がるが、全正答率は63%に落ちる。この判定基準では、全船舶の42%を検査することにより、拘留可能性のある船舶の82%の捕捉に成功する。検査した船舶の16%のみが拘留となり、空振りも一層増える。

　

　

　

　拘留可能性の有る船舶を捕捉する割合は90%になるが、全正答率は45%になってしまう。この判定基準では、全船舶の62%を検査することにより、拘留可能性のある船舶の90%の捕捉に成功する。検査した船舶の12%のみが拘留となるのは検査割合が増えるため仕方ない。

　

　

　

　拘留可能性の有る船舶を捕捉する割合は96%になるが、全正答率は32%である。この判定基準では、全船舶の84%を検査する（全数検査に近い）ことにより、拘留可能性のある船舶の96%の捕捉に成功する。

　以上、判定基準値を種々変えた場合の検査率、拘留可能性のある船舶の捕捉率の変化を見てきた。実際の運用において線型判別式をどのように用いるかについては10節において検討する。