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『qiita.com』

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  • Pythonで構造方程式モデリング (SEM) 〜semopyのチュートリアルを試してみる〜 - Qiita

    4 users

    qiita.com/roki18d

    構造方程式モデリング (SEM) をPythonでやりたいと思った時に、使用するパッケージとして semopy が候補に上がるかと思いますが、公式チュートリアルが何をやっているのか少し分かりにくく感じたので、動かしつつ解説をつけてみました。 公式チュートリアル : Tutorial - semopy 構造方程式モデリング (SEM) とは 構造方程式モデリング (SEM : Structural Equation Modeling) とは、変数間の関係性に関する仮説をモデル化し、その妥当性を検証するための統計的手法です。「共分散構造分析」などとも呼ばれます。 ■ SEMの特徴 SEMの特徴として以下のようなものが挙げられます。 仮定した変数間の関係性を統計的に検証できる。 潜在変数 (構成概念) を導入した分析ができる。 パス図を用いたビジュアル表現ができる。 回帰分析・因子分析など、下位

    • テクノロジー
    • 2021/08/14 17:59
    • PyStanで実装するベイズ推定(単回帰・ロジスティック回帰) - Qiita

      5 users

      qiita.com/roki18d

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      • テクノロジー
      • 2020/12/19 16:05
      • Python
      • 統計
      • Pythonで因子分析 〜特徴量から意味のある因子を抽出する〜 - Qiita

        3 users

        qiita.com/roki18d

        因子分析を概説しつつ、Pythonで動かしてみよう記事です。 因子分析の概要 多数の特徴量からなるデータから、特徴量間の共通の因子を探り出し、少数の共通因子によってデータを単純化する手法を因子分析 (factor analysis) といいます。 5教科のテストをn人の生徒が受験した時、各科目の点数はそれぞれ独立に決定されるわけではなく、例えば「理系の能力」が高い人は「数学」と「理科」の点数がともに高い傾向にあり、「文系の能力」が高い人は「国語」「英語」「社会」が高くなる傾向にあると考えられます。このように「理系の能力」「文系の能力」といった共通の要因を共通因子 (common factor) といいます。 「理系の能力」「文系の能力」といった因子の各生徒が持つ値を因子スコア (factor score) といい、今、生徒iのk番目の因子スコアを$f_{ik}$と表すことにします。このとき

        • テクノロジー
        • 2020/12/05 13:03
        • Pythonで多次元尺度法 (MDS) 〜距離行列から位置関係を再現する〜 - Qiita

          3 users

          qiita.com/roki18d

          Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article?

          • テクノロジー
          • 2020/12/04 17:10
          • python

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