プロでもよくある線形回帰モデルの間違い - Qiita
最近、データサイエンスが流行っていることもあり、線形回帰モデルについても解説記事を見かけることが多くなりました。情報にアクセスしやすくなったのはいいことだと思うんですが、ずっと以前から間違いや解説の不足が多い理論なので、私なりに解説を試みたいと思います。全体的にあまり厳密ではありませんが、線形回帰モデルを学びたての方には有益な記事になるかなと思います。 あと、私も勉強中の身なので、間違いがあったらご指摘いただけたら嬉しいです。 本題 さて、よくある間違いとは以下のような解説です。 線形性の仮定が満たされていないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 残差が正規分布&等分散ではないので、線形回帰モデルを使ってはいけない 回帰係数に対するt検定の結果をもとに、p値が大きい説明変数を除外する 多重共線性があるとよくないので、変数間で相関が強い、もしくはVIF値が大きい変数を除外する AICが小さ
ダメな統計学：目次｜Colorless Green Ideas
2017年1月20日追記：『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』という本が出版されることになった。この本は、ここに掲載されているウェブ版の『ダメな統計学』に大幅に加筆したものだ。ウェブ版の『ダメな統計学』を読んで興味を持った方は、書籍となった『ダメな統計学』をぜひ読んでいただければと思う。書籍版の詳細については「『ダメな統計学――悲惨なほど完全なる手引書』の翻訳出版」という記事をご参照願いたい。 ここに公開する『ダメな統計学』は、アレックス・ラインハート (Alex Reinhart) 氏が書いたStatistics Done Wrongの全訳である。この文章は全部で13章から構成されている。詳しくは以下の目次を参照されたい。 はじめに データ分析入門 検定力と検定力の足りない統計 擬似反復：データを賢く選べ p値と基準率の誤り 有意であるかないかの違いが有意差でない場合 停止規則と
| ＾＾ |Byozine:秒刊ネットマガジン:: 表で見る大手サイトアクセス数比べ！アクセス多すぎってレベルじゃねえぞ
2007年01月22日 表で見る大手サイトアクセス数比べ！アクセス多すぎってレベルじゃねえぞ アクセス数というのは、今やテレビの視聴率と同じぐらい 価値があるもので、多ければ多いほどそれだけ広告料金も 跳ね上げることができる。逆に下がると管理者は焦るわけだ。 ということで、何処が一番多いのか調べてみた。 ■使用するツール ■AlexaTraffic Viewer AlexaTraffic Viewerというのを使います。（ページ一番下） 使い方は簡単！ 調べたいドメインを入れるだけ。（ドメインもちの人のみ利用できる） さぁ早速アクセスが多いサイトを調べていきましょう。 ■起点となる秒刊のアクセス とりあえず起点となるのはうちのサイトとしておきます。 だいたい（４０～６０万PV） 2006年に急激に増えたのはVIPSRAR関連であると 考えてます。 ちなみにこのツールは全世界
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