カテゴリー: ガイド

統計では、2 つのグループの平均値の間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するためにp 値がよく使用されます。 ただし、p 値は 2 つのグループ間に統計的に有意な差があるかどうかを示しますが、 効果量はその差が実際に […]...

R のデータ フレームから重複行を削除するには、次の 2 つの方法のいずれかを使用できます。 方法 1: Base R を使用する #remove duplicate rows across entire data fr […]...

回帰モデルの対数尤度値は、モデルの適合度を測定する方法です。対数尤度の値が高いほど、モデルはデータセットに適合します。 特定のモデルの対数尤度の値は、負の無限大から正の無限大までの範囲になります。特定のモデルの実際の対数 […]...

ベイズ情報量基準( BIC と略されることも多い) 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尺度です。 実際には、複数の回帰モデルを同じデータセットに適合させ、BIC 値が最も低いモデルをデータに最も適 […]...

ベイズ情報量基準( BIC と略されることも多い) 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尺度です。 実際には、複数の回帰モデルを同じデータセットに適合させ、BIC 値が最も低いモデルをデータに最も適 […]...

R で発生する可能性のあるエラー メッセージは次のとおりです。 Coefficients: (1 not defined because of singularities) このエラー メッセージは、R のglm()関数 […]...

一般的な線形モデル (ロジスティック回帰、ポアソン回帰など) を当てはめるたびに、ほとんどの統計ソフトウェアはモデルのゼロ逸脱と残差逸脱の値を生成します。 ゼロ逸脱は、元の項のみを含むモデルによって応答変数がどの程度正確 […]...

統計学では、次の 2 つの条件が満たされる場合、確率変数はiid (独立して同一に分布) と呼ばれます。 (1) 独立– あるイベントの結果は別のイベントの結果に影響を与えません。 (2) 同一に分布– 各イベントの確率 […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に使用できる回帰の一種です。 ロジスティック回帰モデルの品質を評価する一般的な方法は、混同行列を作成することです。これは、モデルの予測値とテスト データセットの実際の値を示す […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に使用できる回帰の一種です。 ロジスティック回帰モデルの品質を評価する一般的な方法は、混同行列を作成することです。これは、モデルの予測値とテスト データセットの実際の値を示す […]...