回帰分析(2)
回帰分析(2)～重回帰分析 今回は回帰分析の続き．重回帰分析についてです． 回帰分析の前にグラフを描く重要性 Anscombe(1973)の数値例から，回帰分析を始める前にグラフでデータの分布を見ることの重要性を見ることにする． データは配布資料内に．Anscombe(1973)の数値例の多くのテキストで引用されているので，そちらを見て下さい． Anscombe(1973)の数値例では，ほぼ同じ回帰式，決定係数が得られる．t値やF値による検定結果もほぼ同じ．同じ回帰式が得られたものの，散布図からも分かるように，得られた回帰式がデータを説明するには不適切であるケースがある． この例では，得られた回帰式が妥当性を持つケース，直線を当てはめることが不適切なケース，特異な値がデータ中にあるために，異なった直線が当てはめられたケースを確認することができる． 重回帰分析 重回帰分析は複数の説明変数から
PC User: Solver
日常語となった観すらある「シミュレーション」という言葉。今では、テレビゲーム普及のおかげか、子供でも知っています。私が、この言葉を初めて聞いたのは、およそ３０年前のこと。大学のＯＲの授業で、故松田武彦先生に、"Simulation"とは、「現実の現象をモデル化してコンピュータ上で実験する技法を総称する言葉」で、日本では「模擬実験」と呼ばれると、また、社会科学の分野では SD（System Dynamics）という手法があることを教えていただきました（当時、ローマクラブの世界モデル＝World Dynamicsがセンセーションを巻き起こしていました）。同時に、コンピュータで出力されたものを盲目的に信用してはならないという戒めの言葉、”Garbage in, garbage out（ゴミを入れればゴミしか出てこない)”という言葉も、そのとき伺ったと記憶しています。 その後、某メーカーに勤めたと
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
blank
