GLMM（一般化線形混合モデル）をSASで実行する方法1 | Sunny side up!
3月25日に社会心理学会で「第2回春の方法論セミナー：GLMMが切り開く新たな統計の世界」が上智大学で開催されます。 第2回春の方法論セミナーのWebページ（社会心理学会Webサイト内） セミナーでは，一般化線形混合モデル（GLMM）について，どういう方法で，社会心理学でどのように活用できるのかについて解説される予定です。 しかし，セミナーでは，具体的にどうやってGLMMを実行するか，どのソフトウェアが対応しているのか，などについては話をしません。 そこでこの記事では，SAS無償版でGLMMを実行する方法についてまとめておきます。 ◆SAS無償版 昨年に，SASは個人利用を目的とした無償版を提供しています。基本的にはSASの学習用のものですが，SASのすべての機能が利用可能です。 もし手元にGLMMを使った方がいいデータをお持ちの人は，無償ですから，是非一度試してみてください。 無償版SA
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】
さまざまな確率分布 probability distributions - 数理的思考 - 中川雅央 【知と情報の科学】 ■ さまざまな確率分布 (probability distributions) 観測される現象は，確率的に変動するものが多いと考えられます．その観測されたデータを説明する統計モデルに，どの確率分布を使えばうまく説明できるでしょうか． 正規分布や二項分布など，確率分布の種類は数多く，いろいろなカタチ（分布形）があります．確率分布の当てはめを考えるには，そのカタチ（分布形）を知ることが重要です．各確率分布の母数（パラメータ）によってそのカタチ（分布形）が決まります．確率変数には離散型と連続型があり，その範囲もさまざまです． このページは，代表的な確率分布について，それらを比較・検討しやすいように母数（パラメータ）やグラフ等を一覧表にまとめたものです． 1. 離散型確率分
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