log 変換する？しない？AICでモデル比較するときの注意点 - ほくそ笑む
データを分析にかける前に、出力変数を log 変換する、というのはよくあることだと思います。 次のデータを見て下さい。 このデータ、線形モデルに当てはめる前に log 変換したほうがよさそうだなーというのが見てとれます。 それもそのはず、このデータは次のように作っています。 N <- 100 x <- runif(N, min = 1, max = 2) y <- exp(x + rnorm(N, sd = 0.3)) data <- data.frame(x, y) それでは、log 変換しないバージョンと、するバージョンでモデルを作成して、AIC を比較してみましょう。 model <- lm(y ~ x, data) model.log <- lm(log(y) ~ x, data) aic <- AIC(model, model.log) print(aic) ## df AIC
統計的消去で擬似相関を見抜こう！ - ほくそ笑む
今日は初心者向け記事です。 はじめに ある範囲の年齢の小学生32人を無作為に選び、算数のテストを受けてもらい、さらにその身長を測定しました。 身長に対する算数の点数のグラフは次のようになりました。 なんと、身長の高い子供の方が、算数の点数が高いという結果になりました！ 身長が算数の能力に関係しているなんて、すごい発見です！ しかしながら、結論から言うと、この結果は間違っています。 なぜなら、抽出したのは「ある範囲の年齢の小学生」であり、年齢の高い子も低い子も含まれているからです。 年齢が高いほど算数能力は高くなり、年齢が高いほど身長も高くなることは容易に推測できます。 この関係を図で表すと次のようになります。 つまり、年齢と算数能力に相関があり、年齢と身長にも相関があるため、身長と算数能力にも見かけ上の相関が見えているのです。 このような相関を擬似相関と言います。 統計解析では、このような
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