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はじめに この記事は、私がRで共分散構造分析を行うにあたり調べた事や、実際に分析する過程で得た知見をまとめたものです。Rで共分散構造分析をする方法は共分散構造分析 R編という本によくまとまっているのですが、sem()の実行結果の詳細や不適解の対処法などはこの本に載っていなかったので、この記事を作成しました。 この記事を書くにあたり、先ほども出た共分散構造分析 R編という本を大きく参考にしました。個人的には、Rで共分散構造分析をやり始めるなら、とりあえずこの本を見ると良いと思います。この記事も、この本を見たりした後実際に分析をしていく時に参考になるのではないかと思います。 間違っている所などありましたらコメント等をお願いします。 説明の都合上、モデルを改良 節までは、それ以前の節で作成した変数（model、fit）を使うことがあります。 前提 ライブラリ この記事で使用するライブラリは次の通
はじめに Pythonを使って構造方程式モデリング（Structural Equation Modeling, SEM）を実行する必要がありました。 しかし、参考となる日本語記事が皆無に近かったため、自分でまとめ記事を書くことにしました。 構造方程式モデリングとは 構造方程式モデリングとは、共分散構造分析とも呼ばれます。 SEM（えす・いー・えむ）と呼んだり、SEM（せむ）と呼ぶひとがいます。 構造方程式モデリングの歴史 1960年代から1970年代にかけて、コンピュータに実装するカタチで生まれたと言われています アルゴリズムの種類 連立方程式回帰法 反復最尤アルゴリズム 反復正準相適合アルゴリズム など、色々なアルゴリズムがあります。ここを深堀り始めると、もう戻ってこれなさそうです。 ですから、今回は割愛します。 構造方程式モデリングの魅力 個人的には、因子モデルと回帰モデルを同時に実行
Arrayクラスを拡張して、回帰直線を求める(配列の平均/分散/不偏分散/標準偏差/共分散/を定義する) - Qiita
Arrayクラスを拡張して、回帰直線を求める(配列の平均/分散/不偏分散/標準偏差/共分散/を定義する)RubyRails最小二乗法回帰分析平均 概要 ポートフォリオで体重管理アプリを作成しているのですが、過去の数値から将来の体重を予測する機能を実装中です。 最小二乗法で回帰直線の傾きと切片を導くロジックをRubyで書きました。 詳細 y = 2x となるような配列を用意しました。(実際はモデルの変数を使う予定です) 時間が空いたときに解説を書きます...(すみません) module ArrayStatistics refine Array do def average # 平均 sum.fdiv(size) end def variance # 分散 @average = average inject(0) { |result,n| result + (n - @average) **
多項分布とは？期待値・分散・共分散の導出も解説 ｜AVILEN
多項分布とは（Multinomial Distribution）多項分布とは、二項分布を一般化した確率分布です。 確率変数（ベクトル）X=(X1,X2,...,Xk)\begin{equation*}\begin{split} {\bf X} = (X_{1}, X_{2}, ..., X_{k}) \end{split}\end{equation*}X=(X1,X2,...,Xk)が以下の結合関数を持つ時に従う確率分布を、パラメータn,P=(p1,p2,...,pk)\begin{equation*}\begin{split} n, {\bf P} = (p_{1}, p_{2}, ..., p_{k}) \end{split}\end{equation*} n,P=(p1,p2,...,pk)の多項分布(Multinomial Distribution)といいます。
2021-02-02 絵を追加しました。いろいろな場面（カルマンフィルタ、ガウス過程回帰など、直接観測できない何かの分布をその線形変換の観測からベイズ更新する場面）で以下の問が出てくると思います。 は確率ベクトルでその事前分布は平均 で分散共分散行列が の多変量正規分布です。 も確率ベクトルで です。 は行列です。 は平均 で分散共分散行列が の多変量正規分布にしたがうノイズで とは独立です。 いまある が観測されました。この の下での（＝事後分布の） の分散共分散行列はどうなりますか？普通はベイズの定理で の確率密度関数を考えると思います。方法1．ベイズの定理で の確率密度関数をかく より の事後分散共分散行列は である。 こうすると観測前は精度行列（分散共分散行列の逆行列で、多変量正規分布の密度関数の式で確率ベクトルに挟まれているやつ）が だったのが観測後は になっていて、精度が大きく
商品を販売する上で最も重要な要素について考えたことはあるでしょうか？ 商品のプロモーションを促進するためには、例えば以下の重要度を明確にする必要があります。 ブランディング 魅力 価格 人気度 デザイン オプション機能 では、顧客の購買決定要因に最も大きく関わるのはこの内の一体どれなのでしょうか？ この購買決定要因の重要度の分析に役立つのがパス解析です。 パス解析を活用することで、商品販売戦略・自社サービスの更なる改善・顧客の創出などにますますリサーチを役立てやすくなります。
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Rで共分散構造分析をした際に参考にした情報まとめ - Qiita
Pythonによる構造方程式モデリング（SEM）, 共分散構造分析入門 - Qiita
雑記： 分散共分散行列のベイズ更新の話 - クッキーの日記
パス解析とは？共分散構造分析との違いもわかりやすく解説-GMOリサーチ
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