洋 @yolvis @IMS1212 「残り試合全部勝てばいいんですよ」「引き下がれないから前に進むだけです」（プロ野球で優勝の見込みがわずかとなった時に主力選手がコメントしそうなフレーズ。 pic.twitter.com/8YEPPsK6G8 2017-04-02 10:44:04
追い詰められても本気出せない人の思考を的確に表したイラストに思い当る節がありまくる皆さん
洋 @yolvis @IMS1212 「残り試合全部勝てばいいんですよ」「引き下がれないから前に進むだけです」（プロ野球で優勝の見込みがわずかとなった時に主力選手がコメントしそうなフレーズ。 pic.twitter.com/8YEPPsK6G8 2017-04-02 10:44:04
Rで GLMM（一般化線形混合モデル） - Qiita
R で GLMM （一般化線形混合モデル） 【概要】一般化線形混合モデル とは？ -(1) 通常の線形回帰モデル （例: R の lm() 関数）では、応答変数（目的変数、被説明変数）は正規分布に従って起こる事象（確率過程）であるという仮定がおかれています -(2) その仮定を緩めて、説明したいデータが、二項分布 や ポアソン分布 の形を描いて起こるという認識（想定）のもとで、手元にある実測値データの振る舞いを説明する数理モデルが、「一般化線形モデル」です -(3) 上記に加えて、さらに、「基準についてはまだよくわからない」・「説明変数として見える化・定量化できるには至っていない」ものの、データがなんらかのグループ（集団属性 や 場所属性 etc )別に分けられる可能性が考えれ、すべての応答変数データを、「均質」で「同じ」データ として扱う「一般化線形モデル」では、データ（応答変数）値のば
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