Statorials

偏回帰係数は、重回帰モデルの回帰係数に与えられた名前です。 これは、単純な線形回帰モデルの回帰係数に付けられた名前である古い「回帰係数」とは対照的です。 偏回帰係数を解釈する方法は次のとおりです。他のすべての予測変数が一 […]...

ANOVAは「分散分析」の略で、3 つ以上の独立した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。 最も一般的な 2 つのタイプの ANOVA は、一元配置分散分析と二元配置分散分析です。 […]...

統計学では、2 つのタイプの2 サンプル t 検定があります。 対応のある t 検定: 1 つのサンプルの各個人が他のサンプルにも出現する場合に、2 つのサンプルの平均を比較するために使用されます。 対応のない t 検定 […]...

統計では、変数はカテゴリ変数または定量変数として分類できます。 カテゴリ変数:名前またはラベルを取る変数。例としては次のものが挙げられます。 婚姻状況（「既婚」、「独身」、「離婚」） 喫煙状況（「喫煙者」、「非喫煙者」） […]...

統計学における相関関係は、2 つの変数間の線形関係の尺度です。 相関係数の値は常に -1 と 1 の間になります。ここで、 -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示します。 0 は 2 つの変数間に線形相関がない […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に使用できる回帰の一種です。 ロジスティック回帰モデルの品質を評価する一般的な方法は、混同行列を作成することです。これは、モデルの予測値とテスト データセットの実際の値を示す […]...

ネストされた ANOVA は、少なくとも 1 つの因子が別の因子内にネストされている ANOVA (「分散分析」) の一種です。 注:ネストされた ANOVA は「階層型 ANOVA」と呼ばれることもあります。これら 2 […]...

ネストされた ANOVA は、少なくとも 1 つの因子が別の因子内にネストされている ANOVA (「分散分析」) の一種です。 たとえば、研究者が 3 つの異なる肥料が異なるレベルの植物の成長をもたらすかどうかを知りた […]...

ネストされた ANOVA は、少なくとも 1 つの因子が別の因子内にネストされている ANOVA (「分散分析」) の一種です。 たとえば、研究者が 3 つの異なる肥料が異なるレベルの植物の成長をもたらすかどうかを知りた […]...

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 […]...