統計学入門−第6章
6.3 多変量解析の分類 (1) 内的基準と外的基準 一口に多変量解析といっても多種多様な手法があり、お互いに密接な関係を持っています。 それらの手法を大雑把に分類してみましょう。 第2節で説明したように、多変量解析を適用するデータにはTCやTGのようにその項目だけで独立して測定されたものと、重症度のように他のデータを要約して得られたものとがあります。 あるデータが直接にしろ間接にしろ結果として他のデータに影響を与えている時、影響を与えているデータを説明変数または独立変数と呼び、影響を与えられているデータを目的変数または従属変数と呼びます。 この分類からすればTCとTGは説明変数、重症度は目的変数であると考えることができます。 (→5.1 相関係数と回帰直線) 多変量解析では説明変数を内的基準と呼び、目的変数を外的基準または基準変数(criterion variable)と呼ぶことがありま
状態空間モデル | Logics of Blue
最終更新:2017年6月1日 状態空間モデルとはいったい何で、どんな時に使うといいのか、使うとどんなご利益があるのかということについて書きます。 ●状態空間モデル関連のページ なぜ状態空間モデルを使うのか 状態空間モデル：状態空間モデルのことはじめ ｄｌｍの使い方 ：Ｒで正規線形状態空間モデルを当てはめる ローカルレベルモデル：ｄｌｍパッケージを使ってローカルレベルモデルを当てはめる 季節とトレンド：ｄｌｍパッケージを使って季節成分とトレンドの入ったモデルを作る dlmによる時変形数モデル：ｄｌｍによる「時間によって係数が変化する回帰モデル」の作成 Pythonによる状態空間モデル：R言語ではなくPythonを使いたい方はこちらをどうぞ 時系列分析と状態空間モデルの基礎：サポートページ：時系列分析と状態空間モデルの入門書を書きました。 状態空間モデルに関しては、大枠を説明してから 少しずつ
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