数量化2類は判別分析と非常によく似た手法です。目的変数のデータ形態は判別分析と同じカテゴリーデータです。説明変数のデータ形態は、判別分析が数量データであるのに対し、数量化2類はカテゴリーデータです。
数量化2類とは？数量化２類の概要と適用するデータ :: 【公式】株式会社アイスタット｜統計分析研究所
数量化2類は判別分析と非常によく似た手法です。目的変数のデータ形態は判別分析と同じカテゴリーデータです。説明変数のデータ形態は、判別分析が数量データであるのに対し、数量化2類はカテゴリーデータです。
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1 重回帰分析 multiple regression analysis 回帰分析（Regression Analysis） ●単回帰分析 ●重回帰分析 p.3~p.22 重回帰分析 （今日のポイント） ◎回帰分析は条件の付かない最小問題 ◎最小二乗法で因果関係を線形関係で表現 ○潜在能力/重要度ランキング/決定係数 単回帰分析（まとめ） ◎回帰分析は条件の付かない最小問題 ◎最小二乗法で因果関係を線形関係で表現 ◎過去のデータから未来のデータが予測・推定 推定誤差が最小 方向の偏差の合計 値 未来 回帰直線による推定 データ 過去の 観測 min )) ( ( ) ( ) , ( ) ( ) ( ) , , 2 , 1 ( 1 2 1 2 1 2 n i i i n i i i n i i i i i i i b
1-5. 説明変数と目的変数 | 統計学の時間 | 統計WEB
統計学では、「説明変数」という言葉と「目的変数」という言葉が頻繁に出てきます。 例えば、バネにおもりを付けてバネがどのくらい伸びたかをグラフにプロットすると次のようになりました。横軸はおもりの重さ、縦軸はバネの伸びた長さを表します。 このときの横軸の「おもりの重さ」が「説明変数」、縦軸の「バネの伸びの長さ」が「目的変数」です。説明変数を、目的変数をとするとのような形で表すことができます。 別の表現をすると、説明変数は「何かの原因となっている変数」のことで、目的変数は「その原因を受けて発生した結果となっている変数」のことです。 説明変数と目的変数には下記のようないくつかの表現があります。 ■説明変数 x 説明変数 explanatory variable 予測変数 predictor variable 独立変数 independent variable ■目的変数 y 目的変数、応答変数、反
説明変数と目的変数
●説明変数 目的変数を説明する変数のこと。 「独立変数」とも呼びます。物事の原因ととらえることもできます。 下図のＸにあたります。 ●目的変数 予測したい変数のこと。 「従属変数」「外的基準」とも呼びます。物事の結果ととらえることもできます。 下図のＹにあたります。 説明変数と目的変数 例えば、 ①「身長・体重・年齢・摂取カロリー」などを説明変数とし 「血清コレステロール値」を目的変数とする ②「筋肉量・体脂肪率・身長」などを説明変数とし 「男であるか女であるか」を目的変数とする ②「白血球数の度合い（多いか少ないか） ・赤血球数の度合い（多いか少ないか）・年齢（幼年か青年か中年か）」などを説明変数とし 「ある病気の発症の有無」を目的変数とする のような場合を指します。
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