Statorials

何らかの方法でグループ化されたデータの平均と標準偏差を計算したいことがよくあります。たとえば、次のようなグループ化されたデータがあるとします。 生データの値がわからないため、正確な平均と標準偏差を計算することはできません […]...

R の行列の行を個別の行としてプロットしたい場合があります。幸いなことに、これは次の構文を使用して簡単に実行できます。 matplot ( t (matrix_name), type=" l ") このチュートリアルでは […]...

不適合テストは、完全な回帰モデルがモデルの縮小バージョンよりもデータセットに対して大幅に良好な適合を提供するかどうかを判断するために使用されます。 たとえば、学習時間数を使用して、特定の大学の学生の試験の得点を予測したい […]...

モデレーター変数は、従属変数と独立変数の間の関係に影響を与える変数のタイプです。 回帰分析を実行するときは、独立変数への変更が従属変数にどのような影響を与えるかを理解したいと思うことがよくあります。ただし、調整変数がこの […]...

コンテンツの有効性という用語は、調査またはテストが測定対象の構成をどの程度適切に測定するかを指します。 たとえば、教授が学生の基本的な統計に関する全体的な知識をテストしたいとします。次の場合、そのテストはコンテンツの妥当 […]...

どのような実験においても、次の 2 つの主要な変数があります。 独立変数:従属変数への影響を観察できるようにするために、実験者が変更または制御する変数。 従属変数:独立変数に「依存する」実験で測定される変数。 研究者は多 […]...

危害必要数（NNH）とは、普通の人が危害を及ぼすために危険因子に曝露されなければ危害を受けなかったであろう患者の平均数を指します。 たとえば、医師が血圧を下げるように設計された新薬をテストし、250 人に 1 人の患者が […]...

独立したイベントとは、同時に発生することができないイベントです。 確率表記で書くと、イベントAとB は、交差部分が 0 の場合、互いに素です。これは次のように記述できます。 P(A および B) = 0 P(A∩B) = […]...

線形回帰は、一連のデータに最もよく「適合」する直線を見つけるために使用されます。 回帰直線が実際にデータにどの程度適合するかを測定するために、3 つの異なる平方和値を使用することがよくあります。 1. 総平方和 (SST […]...

回帰直線が実際にデータセットにどの程度適合するかを測定するために、私たちはよく 3 つの異なる平方和値を使用します。 1. 総平方和 (SST) –個々のデータ ポイント (y i ) と応答変数の平均 ( y ) の間 […]...