統計解析ログ/Ⅱ型の回帰分析 - 引越作業中
→補間ではなく、回帰がよく用いられる。実際に計測されるデータはいろんな誤差を含んでいるから。 回帰：線形・非線形が存在。 線形回帰：数学的に最適解を算出できる。 非線形回帰：数学的な最適解は存在しない。 I型：X軸には誤差がないことを仮定。XからYを予測することを目的とする。 II型：X軸とY軸に誤差があることを仮定。XとYの関係を検討することを目的とする。 I型とII型で目的は異なる。XとYの関係の解析をしたい時はII型回帰のほうが適切であることは以前から指摘。 →何故か?I型回帰はXからYを予測することが目的であり、その傾きは (xとyの積和) / (xの平方和) で定義されている。そのため、X軸側に誤差が含まれる場合、実際よりも傾きが緩く推定されるから。
「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---007
★ 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 ★ 242 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 永田めぐみ 2000/04/28 (金) 13:29 257 Re: 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 いるかさんに聞いた? 2000/05/02 (火) 06:11 265 Re^2: 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 いるかさんに聞いた? 2000/05/06 (土) 15:21 243 Re: 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 青木繁伸 2000/04/28 (金) 18:24 295 Re^2: 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差があるかを検定する方法 永田めぐみ 2000/05/10 (水) 15:50 245 Re^2: 2つの回帰直線の傾きが統計学的に差が
Statistics and Machine Learning Toolbox Documentation
Statistics and Machine Learning Toolbox™ provides functions and apps to describe, analyze, and model data. You can use descriptive statistics, visualizations, and clustering for exploratory data analysis, fit probability distributions to data, generate random numbers for Monte Carlo simulations, and perform hypothesis tests. Regression and classification algorithms let you draw inferences from dat
医学書院／週刊医学界新聞 【連載 実践統計学入門】 （第２２３２号 1997年3月17日）
(2) 相関・回帰 ●事例 ある研究者が慢性気管支炎患者11名を6週間にわたり次の3つの指標について測定した結果，ピーク呼気流量率は喀痰中のヒスタミン濃度と負の相関があり，好中球濃度とは相関を認めなかったと報告した。報告者は最小値，最大値，平均値を示したが，そのうちの平均値を表1に抜粋した1）。 ●2つの関係 2変数x，yの関係を見るとき，xとyの間に区別を設けず対等に見る見方を相関といい，xからyを見るとき回帰という。 事例を検討するとき，図示せずにデータが表のままでは関係がはっきりしない。横軸にx，縦軸にyをとって，各データを2次元平面にプロットしてみると2つの関係がはっきりする。このような図を散布図（scattergram）と呼ぶ。 ●散布図と分割表 事例のピーク呼気流量率と喀痰中のヒスタミン濃度を散布図にプロットしてみよう。今ではコンピュータ統計ソフトにデータ入力すると，簡単に描出
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