カテゴリー: ガイド

モデルの予測精度を測定するために最も一般的に使用されるメトリクスの 1 つはMAPEで、これは平均絶対パーセント誤差を表します。 MAPE を計算する式は次のとおりです。 MAPE = (1/n) * Σ(|実際 – 予 […]...

円グラフは、「円」を使用してデータの相対的なサイズを表示する円グラフです。 このチュートリアルでは、Stata で円グラフを作成および編集する方法を説明します。 Stata で円グラフを作成する方法 censusと呼ばれ […]...

QQ プロット(「分位数-分位数」の略) は、回帰分析からの残差が正規分布しているかどうかを評価するためによく使用されます。 このチュートリアルでは、Stata で QQ プロットを作成および解釈する方法を説明します。 […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する統計手法です。ロジスティック回帰モデルがデータセットにどの程度適合しているかを評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果が […]...

一元配置分散分析は、説明変数の異なる水準が特定の応答変数において統計的に異なる結果をもたらすかどうかを判断するために使用されます。 たとえば、3 つの教育レベル (準学士号、学士号、修士号) が統計的に異なる年収につなが […]...

線形回帰は、1 つ以上の説明変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 通常、線形回帰を実行するときは、説明変数の値に基づいて応答変数の平均値を推定する必要があります。しかし代わりに、中央値、0.25 […]...

多くの統計テストでは、テスト結果の信頼性を得るために 1 つ以上の変数が正規分布していることが必要です。 このチュートリアルでは、Stata で変数間の正規性をテストするために使用できるいくつかの方法について説明します。 […]...

回帰分析における 多重共線性は、2 つ以上の説明変数が相互に高度に相関しており、回帰モデル内で固有または独立した情報を提供しない場合に発生します。変数間の相関度が十分に高い場合、回帰モデルのフィッティングと解釈の際に問題 […]...

マン-ホイットニー U 検定(ウィルコクソン順位和検定とも呼ばれます) は、標本分布が正規分布しておらず、標本サイズが小さい (n < 30) 場合に、2 つの標本間の差異を比較するために使用されます。 これは、 […]...

回帰分析における多重共線性は、2 つ以上の説明変数が相互に高度に相関しており、回帰モデル内で固有または独立した情報を提供しない場合に発生します。変数間の相関度が十分に高い場合、回帰モデルのフィッティングと解釈の際に問題が […]...