R: Two-way Interaction Plot
Description Plots the mean (or other summary) of the response for two-way combinations of factors, thereby illustrating possible interactions. Usage interaction.plot(x.factor, trace.factor, response, fun = mean, type = c("l", "p", "b", "o", "c"), legend = TRUE, trace.label = deparse1(substitute(trace.factor)), fixed = FALSE, xlab = deparse1(substitute(x.factor)), ylab = ylabel, ylim = range(cells,
[PDF]Rで学ぶ回帰分析｜補足：重回帰分析における交互作用の検討
Rで学ぶ回帰分析 補足：重回帰分析における交互作用の検討 M2 新屋裕太 2013/07/10 （復習）回帰分析について • 変数間の因果関係の方向性を仮定し、１つまたは複数の独立 変数によって従属変数をどれくらい説明できるのかを検討する 手法 • 単回帰分析：独立変数が1つの場合 • 重回帰分析：独立変数が２つ以上の場合 （例）ワンルームマンションの家賃を、ワンルームマンションの条件から、予 測する場合 家賃 駅からの距離 築年数 部屋の広さ バスタイプ ＜独立変数＞ ＜従属変数＞ etc… （復習）重回帰分析について • 重回帰分析では、複数個の独立変数x1,x2,・・・,xiと従属変数yの間 に、以下のような線形の関係があることを仮定する • y = a + b1x1 + b2x2 +・・・+ bixi + e （重回帰モデル） • y^= a + b1x1 + b2x2 +・・・+
確率・統計 (15) 共分散分析(ANCOVA)
「分散分析法(ANOVA)」は、各集団の因子(装置ごとの製品処理時間やクラス別の学力テスト結果など)に対する「要因効果」、すなわち全体の平均と各集団における平均の差が、その要因(装置やクラス)だけに依存していることを前提条件としています。しかし、標本の抽出が無作為に行われていないような場合、他の要因によって集団間の差が生じてしまう可能性があります。この影響をできるだけ小さくすることを目的とした検定法として、今回は「共分散分析(ANCOVA)」を紹介します。 1) 名義尺度の線形重回帰モデル 以前紹介した「線形重回帰モデル (Linear Multiple Regression Model)」では、独立変数が連続量であることを前提としていました。しかし、名義尺度の場合も「ダミー変数(Dummy Variable ; Indicator Variable)」を利用することで重回帰分析に含めるこ
心理統計の注意点：重回帰分析についての注意点
重回帰分析について １．単回帰・重回帰分析における基本的な注意点 単回帰分析とは，ある従属変数を１つの独立変数で予測するための分析で，独立変数が２つ以上の場合は重回帰分析となります．以下両者を回帰分析と呼びます．具体的にどのような数式で求められるかなどに関しては，ある程度分かっているものとして，この節ではその使用上の実際的な注意点などに触れていきたいと思います． 回帰分析で最も押さえておかなければならないポイントは，変数間の「相関関係」（正確には分散と共分散）によって回帰係数が決定されているという事実です．つまり本質は「相関係数（の関数）」なのです．独立変数，従属変数を標準化した上で算出される回帰係数を標準回帰係数といいますが，単回帰分析の場合，これはまさに独立変数と従属変数の相関係数そのものです．重回帰分析によって算出される（標準）偏回帰係数も，独立変数と従属変数，そして独立変数間の相
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http://kasuya.ecology1.org/stats/GLMint2009-0317.pdf
[PDF]一般化線形モデルにおける交互作用:交互作用項があるときの主効果の回帰係 数の意味について
