平滑化スプラインと加法モデル | Logics of Blue
最終更新：2017年03月11日 Rを用いた平滑化スプライン・加法モデルの簡単な解説と計算・予測方法を載せます。 単回帰・重回帰分析との比較を交えて説明します。 ここで用いたRコードは、まとめてこちらから見ることができます。 コードは2015年8月30日に動作確認をしました。動かないものがあれば、ご一報いただければ幸いです。 スポンサードリンク 目次 １．平滑化スプラインと加法モデル ２．平滑化スプラインの仕組み ３．グネグネ度（平滑化パラメータ）を推定する ４．Rによる平滑化スプライン ５．線形？ それとも非線形？ ６．グネグネ度の決め方 ７．モデルチェック ８．薄板平滑化スプラインと平滑化スプラインANOVA ９．加法モデルによる予測 ～重回帰との比較～ １．平滑化スプラインと加法モデル 平滑化とはなんでしょうか。正確な定義ではありませんが、ものすごく簡単に言うと、「散布図にニョロニョ
GoogleでのRコーディングスタイル
前回の「GoogleとFacebookではRはどのように使われているか？」が意外と人気だったため、引き続き統計ソフトRのお話。 今回取り上げるのは、GoogleでのRコーディングスタイルについて。 これもちょっと調べ物をしていた際に発見したページです。 （もしかしたら、Rを利用されている方にとってはポピュラーなページかもしれませんが） 今回もこちらのページを日本語訳に挑戦してみました。 （例によって英訳に誤訳等があるかもしれません…ご容赦ください） 今回のページはこちら。 GoogleCodeの中のページです。元々はGoogleCodeの中で、各種言語のコーディングスタイルが記載されているようです。 C++や、Objective-C、Pythonのスタイルが書いてありました。 Google's R Style Guide サマリー：Rスタイルルール1.ファイル名：「.R」で終わること 2.
生態学データ解析 - FAQ モデル選択
統計学的なモデル選択 (とくに AIC を使ったモデル選択) についてよくある質問と 久保 によるてきとーなる回答を並べてみました 参照: FAQ 系ペイジ一覧, FAQ stepAIC() モデル選択 [項目] モデル選択とは何ですか モデル選択したあとに検定すればいいのですか? モデル選択規準 AIC が一番小さいモデルは一番あてはまりの良いモデルですか? AIC によって選択された統計モデルってどういう意味で「良い」のですか? AIC で選ばれる統計モデルは標本数に影響されますか? AIC が少しでも小さい統計モデルが「良い」モデルなのですか? 統計ソフトウェアが出力する AIC の値だけ確認すればいいのですか? 比較すべき統計モデルの個数が 100 個ぐらいあるんですけど，このときも AIC 最小のモデルを選べばよいのですか? 「パラメーターの重要性」をみるために ``Akaike
統計学入門−第6章
6.3 多変量解析の分類 (1) 内的基準と外的基準 一口に多変量解析といっても多種多様な手法があり、お互いに密接な関係を持っています。 それらの手法を大雑把に分類してみましょう。 第2節で説明したように、多変量解析を適用するデータにはTCやTGのようにその項目だけで独立して測定されたものと、重症度のように他のデータを要約して得られたものとがあります。 あるデータが直接にしろ間接にしろ結果として他のデータに影響を与えている時、影響を与えているデータを説明変数または独立変数と呼び、影響を与えられているデータを目的変数または従属変数と呼びます。 この分類からすればTCとTGは説明変数、重症度は目的変数であると考えることができます。 (→5.1 相関係数と回帰直線) 多変量解析では説明変数を内的基準と呼び、目的変数を外的基準または基準変数(criterion variable)と呼ぶことがありま
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和に関する正規分布の再生性の証明 - 理数アラカルト -
