カテゴリー: ガイド

線形回帰の重要な前提の 1 つは、予測変数の各レベルで残差が等しい分散で分布しているということです。この仮定は等分散性として知られています。 この仮定が尊重されない場合、残差に不均一分散性が存在すると言われます。これが起 […]...

スタニン スコア(「標準スコア 9」の略) は、テストのスコアを標準の 9 点スケールで評価する方法です。 この方法を使用すると、各テスト結果を元のスコア (つまり 0 ～ 100) から 1 ～ 9 の数値に変換できま […]...

統計において、十分位とは、データセットを同じ頻度の 10 個のグループに分割する数値です。 最初の十分位数は、すべてのデータ値の 10% が下回る点です。第 2 十分位点は、すべてのデータ値の 20% が下回る点などです […]...

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 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理解する 1 つの方法は、残差二乗和を計算することです。これは […]...

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 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理解する 1 つの方法は、残差二乗和を計算することです。これは […]...

線形回帰の主な仮定の1 つは、残差が正規分布するということです。 この仮定を視覚的に検証する 1 つの方法は、残差のヒストグラムを作成し、分布が正規分布を思わせる「釣鐘型」に従っているかどうかを観察することです。 このチ […]...

外れ値とは、データセット内の他の値から異常に離れている観測値です。外れ値は分析結果に影響を与える可能性があるため、問題となる場合があります。 データセット内の外れ値を検出する一般的な方法は、四分位範囲を使用することです。 […]...

統計では、母集団パラメータ、つまり母集団全体の特定の特徴を表す数値の測定に関心が集まることがよくあります。 最も一般的な母集団パラメータは次の 2 つです。 1. 人口平均:人口内の変数の平均値 (たとえば、特定の都市の […]...

箱ひげ図は、データ セットの 5 桁の概要を表示するプロットの一種で、次のものが含まれます。 最小値 最初の四分位数 (25 パーセンタイル) 中央値 第 3 四分位数 (75 パーセンタイル) 最大値 箱ひげ図を作成す […]...

2 つのイベント A と B が与えられた場合、「A と B の確率を求める」とは、イベント A とイベント B の両方が発生する確率を求めることを意味します。 通常、この確率は次の 2 つの方法で記述されます。 P(A […]...