カテゴリー: ガイド
サタースウェイト近似は、2 サンプルの t 検定で「有効自由度」を求めるために使用される式です。 これは、 サンプルの抽出元の母集団の分散が等しいと仮定せずに、2 つの独立したサンプルの平均を比較するウェルチの t 検定 […]...
双方向度数表は、 2 つのカテゴリ変数の頻度 (または「カウント」) を表示する表です。 たとえば、次の二元表は、100 人に野球、バスケットボール、サッカーのどのスポーツが好きかを尋ねたアンケートの結果を示しています。 […]...
基準の妥当性とは、ある変数の測定値が別の変数の応答を予測する能力を指します。 一方の変数は説明変数と呼ばれ、もう一方の変数は基準変数と呼ばれます。 たとえば、特定の大学の入学試験が生徒の第 1 学期の成績平均点をどの程度 […]...
双方向度数表は、 2 つのカテゴリ変数の頻度 (または「カウント」) を表示する表です。 たとえば、次の二元表は、100 人に野球、バスケットボール、サッカーのどのスポーツが好きかを尋ねたアンケートの結果を示しています。 […]...
残差は、回帰モデルにおける観測値と予測値の差です。 次のように計算されます。 残差 = 観測値 – 予測値 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...
残差は、回帰モデルにおける観測値と予測値の差です。 次のように計算されます。 残差 = 観測値 – 予測値 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...
標準化残差は、残差を標準偏差で割ったものです。次のように計算されます。 r i = e i / RSE√ 1-h ii 金: e i : i 番目の剰余 RSE: モデルの残差標準誤差 h ii : i 番目の観測の立ち […]...
残差は、回帰モデルにおける観測値と予測値の差です。 次のように計算されます。 残差 = 観測値 – 予測値 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...
残差は、回帰モデルにおける観測値と予測値の差です。 次のように計算されます。 残差 = 観測値 – 予測値 観測値をプロットし、近似された回帰直線を重ね合わせると、各観測値の残差は観測値と回帰直線の間の垂直距離になります […]...
Jaccard 類似性インデックスは、 2 つのデータセット間の類似性の尺度です。 Paul Jaccardによって開発され、インデックスの範囲は 0 から 1 です。1 に近づくほど、2 つのデータ セットは類似します […]...