また、多次式、指数、対数、ロジスティック方程式は、変数を1次に変形した回帰方程式で表せる。 単係数の有意性[編集] 最後に、単回帰分析によって得られた最小二乗推定量の棄却可否は、最小二乗推定量が定数項と説明変数の数の和を自由度とするt分布に従うことから、T検定によって検定される。帰無仮説で係数を0とするt値が高いほど有意である確率、つまりモデルが棄却される確率であるP値が低くなる。 統計的仮説検定の論理を厳密に辿るなれば、この検定では係数が0か否かを検定しているに過ぎず、たとえ帰無仮説を採択できなくなったとしても、それが係数が他の特定の値であることを支持している訳ではない。対立仮説の設定いかんにより、片側検定・両側検定の違いはあっても、検定していることは0かどうかということだけである。 多重回帰[編集] 説明変数を2つ以上にする場合を多重回帰または重回帰という。 推定量の導出[編集] 重回
This article includes a list of general references, but it lacks sufficient corresponding inline citations. Please help to improve this article by introducing more precise citations. (February 2012) (Learn how and when to remove this message) Vector autoregression (VAR) is a statistical model used to capture the relationship between multiple quantities as they change over time. VAR is a type of st
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