[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 +・・・+
Rで多変量解析（一般化線形モデル）〜タイタニックのデータも分析しました〜 - Issei’s Analysis 〜おとうさんの解析日記〜
今回は多変量解析についてです。その前にそもそもですが、「多変量解析」という言葉は様々な意味で使えるので、なるべく使うのを止めましょう。私が経験してきた中で、このような意味で使われていました。重回帰、一般線形モデル一般化線形モデル変数選択（ステップワイズ法）変数縮小（主成分分析） どの手法も目的がまったく違っています。「多変量解析をやりたいのですが、、、」と相談されると、こちらとしては「多変量解析」が何を意味するのかを探るところから始めます。 具体的には、解析手法はこのように使い分けます。何かの結果変数を説明するモデルを作る→重回帰同じ目的で説明変数が連続値以外→一般化線形モデル（GLIM、ぐりむと発音） 実は「重回帰」も「GLIM」もほとんど同じ意味ですが、ニュアンスとして重回帰は一般線形モデル（GLM、じーえるえむ）を指す事が多いです。正確には「重回帰」は「単回帰」と対になる言葉で、説明
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[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
