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統計学では、一般的に使用される t 検定が 3 つあります。 1 サンプル t 検定: 母集団の平均を特定の値と比較するために使用されます。 独立した 2 サンプル t 検定: 2 つの母集団平均を比較するために使用され […]...
歪度は、分布の対称性を説明する方法です。 分布の右側に「裾」がある場合、分布は正に歪んでいます。 注:正に歪んだ分布は「右巻き」分布と呼ばれることもあります。 この記事では、現実世界でプラスに偏った分布の 5 つの例を紹 […]...
歪度は、分布の対称性を説明する方法です。 分布の左側に「裾」がある場合、分布は負に歪んでいます。 注:負に歪んだ分布は、「左に歪んだ」分布と呼ばれることもあります。 この記事では、現実世界で負に歪んだ分布の 5 つの例を […]...
Mallows Cp は、いくつかの異なるモデルの中から最適な回帰モデルを選択するために使用されるメトリックです。 次のように計算されます。 Cp = RSS p /S 2 – N + 2(P+1) 金: RSS p : […]...
回帰分析では、 Mallows Cp は、いくつかの潜在的なモデルの中から最適な回帰モデルを選択するために使用されるメトリックです。 p +1 に近い最小の Cp 値を持つモデルを特定することで、「最良の」回帰モデルを特 […]...
赤池情報量基準 (AIC) は、重回帰モデルの適合度を比較するために使用される指標です。 次のように計算されます。 AIC = 2K – 2 ln (長さ) 金: K:モデルパラメータの数。 K のデフォルト値は 2 で […]...
赤池情報量基準 (AIC) は、さまざまな回帰モデルの適合度を比較するために使用される指標です。 次のように計算されます。 AIC = 2K – 2 ln (長さ) 金: K:モデルパラメータの数。 K のデフォルト値は […]...
赤池情報量基準 (AIC) は、さまざまな回帰モデルの適合度を比較するために使用される指標です。 次のように計算されます。 AIC = 2K – 2 ln (長さ) 金: K:モデルパラメータの数。 ln (L) : モ […]...
赤池情報量基準 (AIC) は、さまざまな回帰モデルの適合度を比較するために使用される指標です。 次のように計算されます。 AIC = 2K – 2 ln (長さ) 金: K:モデルパラメータの数。 ln (L) : モ […]...
統計学では、2 つの変数間の単調な関係とは、通常、1 つの変数の変化が別の変数の特定の方向の変化に関連付けられるシナリオを指します。 単調関係には 2 つのタイプがあります。 正の単調性: 1 つの変数の値が増加すると、 […]...