実質的な意義と統計学上の有意性の乖離
問： 相関係数が 0.8 と大きいのに，無相関検定を行うと「有意ではない」という結果になりました。どうしたらいいのですか。 2 群の平均値の差の検定をしました。平均値の差が小さいのに，検定では「有意な差である」という結果になりました。どうしたらいいのですか。 検定を行う場合，ケース数が大きければどのようなわずかの差であっても帰無仮説が棄却されることがあります。 逆に，ケース数が小さい場合にはどんなに差があっても帰無仮説は採択されてしまうことがあります。 例えば，相関係数の検定（母相関係数=0）を考えてみましょう。 帰無仮説 H0:「母相関係数ρ＝0」相関関係はない。 対立仮説 H1:「母相関係数ρ≠0」。 両側検定を行う。 検定に用いられる式は，相関係数を r ，ケース数を n としたとき，以下のようになります。 この式を見れば明らかなように，ケース数が大きいほど，また，標本相関係数が大き
統計用語集 重回帰分析
重回帰分析 Last modified: Nov 07, 2002 重回帰分析の目的は，いくつかの変数に基づいて，別の変数を予測することである。 例題： 「表 1 のような，10 ケース，3 変数のデータおいて，変数 $X_{1}$，$X_{2}$ を用いて $Y$ を予測する重回帰式を求めなさい。」
R -- 主成分分析
主成分分析 Last modified: Aug 02, 2009 目的 主成分分析を行う。 R には，princomp および prcomp という，二種類の関数が用意されている。 しかし，これらが返す「loadings」は固有ベクトルそのものであって，いわゆる負荷量ではない。 そこで，princomp2，prcomp2 という関数を書いたので，そちらも参照してみるとよい。 使用法 pca(dat) print.pca(obj, npca=NULL, digits=3) summary.pca(obj, digits=5) plot.pca(obj, which=c("loadings", "scores"), pc.no=c(1,2), ax=TRUE, label.cex=0.6, ...) 引数 dat データフレームまたはデータ行列（行がケース，列が変数） obj pca
「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---034
★ 0/1データのクラスタリングについて ★ 7390. 0/1データのクラスタリングについて いちろう 2005/08/05 (金) 21:01 ├7392. Re: 0/1データのクラスタリングについて 青木繁伸 2005/08/05 (金) 21:50 │└7395. Re^2: 0/1データのクラスタリングについて いちろう 2005/08/05 (金) 22:16 └7391. Re: 0/1データのクラスタリングについて kzkishi 2005/08/05 (金) 21:47 ├7394. Re^2: 0/1データのクラスタリングについて いちろう 2005/08/05 (金) 22:06 │└7396. Re^3: 0/1データのクラスタリングについて にゃんちゅう 2005/08/05 (金) 22:19 │ └7399. Re^4: 0/1データのクラスタリングについて
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