[B! 統計学] o-v-oのブックマーク

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統計学に関するo-v-oのブックマーク (3)

多重共線性によって重回帰分析の推定は不安定になる（のはなぜか？） - jnobuyukiのブログ
今回は、回帰分析を実用する上で気をつけたい問題の１つである多重共線性について考えます。多重共線性って？回帰分析では、一つの従属変数（予測される変数）に対して一つ以上の独立変数（予測する変数）を構成して予測モデルとします*1。このとき、予測する変数を「独立変数」と呼ぶように、予測する変数の間には関連性がない（つまり独立）ことが想定されています。複数の変数で予測するなら似たような者同士ではなく、異なるもので予測したほうが意味があると思えるので、この想定は納得のいくものです。しかし、社会科学領域でしばしば起こるのですが、何かの調査項目同士にはある程度相関関係が見られます。ここで相関が少しでも高いと直ちに回帰モデルが作れないわけではなく、ある程度は独立変数間に相関があっても分析可能です。しかし、独立変数間に極端に高い相関があると、予測そのものが不安定になることがあります。例えば、独立変数に
o-v-o 2016/05/31
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p値の価値 - himaginary’s diary
今月初めに米統計学会がp値の使用に関する6つの原則を公表した。その責任者である同学会Executive DirectorのRonald L. Wassersteinは、Retraction Watchという論文撤回監視ブログ*1のインタビューに応じ、最近の再現性危機問題が今回の声明の背景にあることを説明している（H/T Mostly Economics）。日本でもこの6原則は各所で取り上げられており、Naverまとめがその辺りに詳しい。米統計学会のサイトでは、この6原則を提示した声明文書と共に、同文書のp値の議論に関する21人の統計学者の反応も併せて公開している。そのうちUCバークレー教授のPhilip B. Starkが、表題の小論（原題は「The Value of p-Values」）で、今回の声明の精神は買うが、内容には若干の違和感がある、として以下の点を指摘している。 The i
o-v-o 2016/03/22
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最尤推定 - Wikipedia
最尤推定（さいゆうすいてい、英: maximum likelihood estimationという）や最尤法（さいゆうほう、英: method of maximum likelihood）とは、統計学において、与えられたデータからそれが従う確率分布の母数を点推定する方法である。この方法はロナルド・フィッシャーが1912年から1922年にかけて開発した。観測されたデータからそれを生んだ母集団を説明しようとする際に広く用いられる。生物学では塩基やアミノ酸配列のような分子データの置換に関する確率モデルに基づいて系統樹を作成する際に、一番尤もらしくデータを説明する樹形を選択するための有力な方法としても利用される。機械学習ではニューラルネットワーク（特に生成モデル）を学習する際に最尤推定（負の対数尤度最小化として定式化）が用いられる。最尤推定が解く基本的な問題は「パラメータが不明な確率分布に
o-v-o 2013/09/12
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