今さら人に聞けない「重回帰分析の各手法の使い分け」 - 渋谷駅前で働くデータサイエンティストのブログ

（※※※続編記事書きました→「使い分け」ではなく「妥当かどうか」が大事：重回帰分析＆一般化線形モデル選択まわりの再まとめ） 今ちょうどadtech tokyo 2013の会期中で、職場からも近い＆会社から行ってこいという指示が出たということで僕も色々セッションを聞いたり企業ブースのお話を聞いたりしてる*1ところです。 ところで、いくつかのセッションの中でキーワードとして「重回帰分析」という言葉が出てきてました。ま、それ自体はこのブログでもRによるデータ分析絡みで頻出だし、ぶっちゃけありふれた手法と言って良いでしょう。やりようによっては普通にExcelでもできますし、それだけ人口に膾炙していると言って良いのかもですね。 ただし。意外にも内部のパラメータというか細かい手法の分岐というか、それこそ普通の線形モデルvs.一般化線形モデル（バリエーション多数）があることを無視して漫然と重回帰分析をや

[Diomedeidae]

GLMで使う確率分布の選択はover dispersionかどうか検討するのも(特にカウントデータの場合)大事ですよー、っと。久保さんの本もいいですし、Webサイトを読むだけでも勉強になりますよ。

[sucrose]

ややこしい＞「普通の線形モデル」「一般化線形モデル（バリエーション多数）」「普通の線形回帰と3つの一般化線形モデル」「典型的な線形回帰モデル」「普通に線形回帰モデルを推定」「ノーマルな線形回帰」

[murashit]

追記重要

[wackyhope]

追記でのやり取りやリンク先も含めて参考に。

[isseium]

“分布＆リンク関数のチョイスを間違えると結果も変わってしまうわけです。一口に「重回帰分析」と言っても、きちんとデータの性質に基づいて様々な手法を使い分けるべきだという所以”

[SasakiTakahiro]

一口に「重回帰分析」と言っても、きちんとデータの性質に基づいて様々な手法を使い分けるべきだという所以。

[kaz_uki_1014]

今ちょうどadtech tokyo 2013の会期中で、職場からも近い＆会社から行ってこいという指示が出たということで僕も色々セッションを聞いたり企業ブースのお話を聞いたりしてる*1ところです。 ところで、いくつかのセッション

[y_karasawa07]

メモ

[Ez-style]

買ったけど読んでない。。。

[ryozo18]

早見表ありがたい

[miragestlike]

たいむりーすぎる