統計学入門−第5章
このようにして求めたrsをスピアマンの順位相関係数(Spearman's rank correlation coefficient)といいます。 実測値の代わりに順位を用いただけですから、この相関係数と寄与率の意味は通常の相関係数と同じですし、値も第1節の結果とほとんど変わりません。 なおこのデータには同位の値はありませんが、もし同位の値があれば今までと同じように平均順位を用いて計算します。 (→3.2 1標本の計数値 (注2)) また普通の相関係数と同様に、順位相関係数の検定と推定を行なうことができます。 検定は普通の相関係数と同じようにt分布を利用する方法と、正規分布を利用する方法があります。 統計学の解説書などではt分布を利用する方法がよく紹介されていますが、ウィルコクソンの2標本検定との関連を考えると正規分布を利用する方法の方が合理的です。 (注1) 帰無仮説 H0：ρs(母順位相
最小二乗法について
最小二乗法は計測データの整理に使われる方法である。 n個のデータ(x1,y1),(x2,y2), .......(xn,yn)が得られたとする。 に最もフィットする直線をy=ax+bとすると、 でa,bが求められる。 以下詳しい解説が書いてあります。解説は上から順番に書いてありますが、適当に飛ばし読みしたいときは、以下をクリックしてください 最小二乗法の目的 最小二乗法の考え方 具体的な計算方法 一般的な場合 車が一定速度で動いているとする。それを測定して時間と位置との関係をグラフに表すと となる。 しかし、実際は測定誤差があるので、こんなふうにきれいに並ぶことはない。 こんなふうに並んだものに対して、エイヤっと線を引いてしまうわけである。 そして、この直線の傾きから車の速度を求める。 この、エイヤっと引いた線を、人力ではなく、もうすこしもっともらしく計算で決定しましょうとい
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