カテゴリー: ガイド

Levene の検定は、 2 つ以上のグループの分散が等しいかどうかを判断するために使用されます。多くの統計検定はグループの分散が等しいという仮定に依存しているため、これは統計で広く使用されている検定です。 このチュート […]...

反復測定 ANOVA は、各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均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使用されます。 このチュートリアルでは、Excel で一元配置反復測定分散分析を実行 […]...

階層回帰は、いくつかの異なる線形モデルを比較するために使用できる手法です。 基本的な考え方は、最初に単一の説明変数を使用して線形回帰モデルを当てはめるということです。次に、追加の説明変数を使用して別の回帰モデルを当てはめ […]...

線形回帰の重要な前提の 1 つは、残差間に相関がない、つまり残差が独立しているということです。 この仮定が満たされているかどうかを判断する 1 つの方法は、 ダービン・ワトソン検定を実行することです。これは、回帰の残差に […]...

R の at 分布の確率密度関数をプロットするには、次の関数を使用できます。 dt(x, df) は確率密度関数を作成します 確率密度関数をプロットするcurve(function, from = NULL, to = […]...

R の対数正規分布の確率密度関数をプロットするには、次の関数を使用できます。 dlnorm(x, meanslog = 0, sdlog = 1) を使用して確率密度関数を作成します。 Curve(function, f […]...

R の二項分布の確率質量関数をプロットするには、次の関数を使用できます。 dbinom(x, size, prob) は確率質量関数を作成します Lot(x, y, type = ‘h’) は、プ […]...

R のポアソン分布の確率質量関数をプロットするには、次の関数を使用できます。 dpois(x, lambda) は確率質量関数を作成します Lot(x, y, type = ‘h’) は、プロット […]...

R でワイブル分布の確率密度関数をプロットするには、次の関数を使用できます。 dweibull(x,shape,scale = 1) を使用して確率密度関数を作成します。 Curve(function, from = N […]...

Mann-Kendall トレンド テストは、時系列データにトレンドがあるかどうかを判断するために使用されます。これはノンパラメトリック検定であり、データの正規性について基礎的な仮定が行われていないことを意味します。 テ […]...