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相対リスクは、次の形式の 2×2 テーブルを分析するときに計算されることがよくあります。 相対リスクは、対照グループで発生するイベントの可能性と比較した、治療グループでイベントが発生する可能性を示します。 次の […]...

統計では、すべての変数は次の 4 つの測定スケールのいずれかで測定されます。 名義: 定量的な値を持たない変数。 Ordinal : 自然な順序を持つ変数ですが、値間に定量的な差異はありません。 間隔: 自然な順序と値間 […]...

分散は、データセット内の値の分布を測定する方法です。 母集団の分散を計算する式は次のとおりです。 σ 2 = Σ (x i – μ) 2 / N 金： Σ ：「和」を意味する記号 μ : 母集団平均 x i : 母集団の […]...

線形回帰は、1 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用される手法です。 線形回帰の重要な仮定の 1 つは、予測変数の各レベルで残差の分散が一定であるということです。 この仮定が検証されない場合、残差は […]...

統計学では、オッズ比は、治療グループで発生する事象のオッズと、対照グループで発生する事象のオッズとの比を示します。 オッズ比を報告する場合、通常は次の内容を含めます。 オッズ比の値 オッズ比の信頼区間 問題の文脈でオッズ […]...

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する回帰分析の一種です。 次の一般的な形式を使用して、ロジスティック回帰モデルの結果をレポートできます。 ロジスティック回帰を使用して、[予測子変数 1]、[予測子変数 […]...

多項式回帰は、予測変数と応答変数の間の関係が非線形である場合に、回帰モデルを近似するために使用できる手法です。 多項式回帰モデルは次の形式になります。 Y = β 0 + β 1 X + β 2 X 2 + … + β […]...

統計学では、概念的変数は、測定したい構成要素または抽象的なエンティティを表します。 ただし、概念変数を直接測定することはできないため、代わりに実際の測定値を使用して概念変数を定量化します。 たとえば、研究者が個人の「全体 […]...

pandas の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 ValueError : Can only compare identically-labeled DataFrame objects このエラーは、 […]...

pandas の使用時に発生する可能性のあるエラーは次のとおりです。 ValueError: Length of values does not match length of index このエラーは、NumPy 値の […]...