Statorials

フィッシャーの直接確率検定は、 2 つのカテゴリ変数間に有意な関連があるかどうかを判断するために使用されます。これは通常、2 × 2 テーブル内の 1 つ以上のセル数が 5 未満である場合に、 独立性のカイ二乗検定の代替 […]...

線形回帰は、1 つ以上の説明変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 データセットに対して線形回帰を実行すると、説明変数の値を考慮して応答変数の値を予測するために使用できる回帰式が得られます。 次に、 […]...

フリードマン検定は、反復測定 ANOVA に代わるノンパラメトリックな検定です。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値の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 […]...

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 […]...

モデルの予測精度を測定するために最も一般的に使用されるメトリクスの 1 つはMAPEで、これは平均絶対パーセント誤差を表します。 MAPE を計算する式は次のとおりです。 MAPE = (1/n) * Σ(|実際 – 予 […]...

円グラフは、「円」を使用してデータの相対的なサイズを表示する円グラフです。 このチュートリアルでは、Stata で円グラフを作成および編集する方法を説明します。 Stata で円グラフを作成する方法 censusと呼ばれ […]...

QQ プロット(「分位数-分位数」の略) は、回帰分析からの残差が正規分布しているかどうかを評価するためによく使用されます。 このチュートリアルでは、Stata で QQ プロットを作成および解釈する方法を説明します。 […]...

ロジスティック回帰は、応答変数がバイナリの場合に回帰モデルを近似するために使用する統計手法です。ロジスティック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評価するには、次の 2 つの指標を確認します。 感度:結果が […]...

一元配置分散分析は、説明変数の異なる水準が特定の応答変数において統計的に異なる結果をもたらすかどうかを判断するために使用されます。 たとえば、3 つの教育レベル (準学士号、学士号、修士号) が統計的に異なる年収につなが […]...

線形回帰は、1 つ以上の説明変数と応答変数の間の関係を理解するために使用できる方法です。 通常、線形回帰を実行するときは、説明変数の値に基づいて応答変数の平均値を推定する必要があります。しかし代わりに、中央値、0.25 […]...