Statorials

5 桁の要約は、次の 5 つの値を使用して一連のデータを要約する方法です。 最小 最初の四分位 中央値 第 3 四分位 最大 5 桁の要約は、次のようにデータ分布の簡潔な要約を提供するため便利です。 中央値を使用して、中 […]...

マハラノビス距離は、多変量空間内の 2 点間の距離です。複数の変数を含む統計分析で外れ値を検出するためによく使用されます。 このチュートリアルでは、SPSS でマハラノビス距離を計算する方法を説明します。 例: SPSS […]...

データセットを理解する最良の方法は、データセット内の変数の記述統計を計算することです。記述統計には 3 つの一般的な形式があります。 1. 要約統計量– 単一の数値を使用して変数を要約した数値。例には、平均、中央値、標準 […]...

二峰性分布は、 2 つのモードを持つ確率分布です。 記述統計では、データセット内の最も一般的な値を指すために「モード」という用語がよく使用されますが、この場合、「モード」という用語はグラフ内の極大値を指します。 二峰性分 […]...

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。 このチュートリアルでは、実際の生活でロジスティック回帰を使用する 4 つの異なる例を示します。 実ロジスティック回帰の例 […]...

統計では、 Z スコアは、値が平均からどれだけ標準偏差があるかを示します。次の式を使用して Z スコアを計算します。 z = (X – μ) / σ 金： X は単一の生データ値です μ は母平均です σ は母集団の標準 […]...

2 つの変数間の関係を定量化する 1 つの方法は、2 つの変数間の線形関連性の尺度である ピアソン相関係数を使用することです。常に -1 から 1 までの値を取ります。 -1 は、2 つの変数間の完全な負の線形相関を示し […]...

統計学では、 ピアソン相関係数を使用して2 つの変数間の線形関係を測定することがよくあります。ただし、場合によっては、 3 番目の変数を制御しながら2 つの変数間の関係を理解したい場合もあります。 たとえば、クラス内での […]...

2 つの変数間の関係を定量化する 1 つの方法は、2 つの変数間の線形関連性の尺度である ピアソン相関係数を使用することです。 -1 から 1 までの値を取ります。ここで、 -1 は完全な負の線形相関を示します。 0 は […]...

共分散は、 1 つの変数の変化が 2 番目の変数の変化とどのように関連しているかを示す尺度です。より具体的には、これは 2 つの変数が線形に関連している程度の尺度です。 共分散行列は、多くの異なる変数間の共分散を示す正方 […]...