Statistical Analysis Using R* (*and other topics)
日時：2005年4月26日（火）から毎週火曜 13:00〜15:00 に開講 場所：農業環境技術研究所・地球環境部・環境統計ユニット（つくば市観音台 3-1-3） 教材：下記の2冊を教科書として用いる — Jerold H. Zar (1999) Biostatistical Analysis (Fourth Edition) Prentice Hall, Upper Saddle River, Ner Jersey, xii+664+212+12+20+23 pp., ISBN:0-13-081542-X. M. L. Zelditch, D. L. Swiderski, H. D. Sheets, and W. L. Fink (2004) Geometric Morphometrics for Biologists: A Primer Elsevier Academic
相関係数，回帰直線
■Excel：相関係数，回帰直線 ◇このページで利用する関数等の一覧◇ グラフ--散布図 ツール--分析ツール ｒ表 SLOPE(ｙの配列の範囲，ｘの配列の範囲)：傾き INTERCEPT(ｙの配列の範囲，ｘの配列の範囲)：ｙ切片 CORREL(系列１の範囲，系列２の範囲)：相関係数 PEARSON(系列１の範囲，系列２の範囲)：相関係数 STEYX(系列１の範囲,系列２の範囲)：推定値の標準誤差 TREND(既知のｙ，既知のｘ，新しいｘ，１)：回帰直線上の推定値 FORECAST(新しいｘ,既知のｙ，既知のｘ)：回帰直線上の推定値 ■操作方法の要約■ Excelを用いて，右の表1のようなデータ（２列）から図１のような散布図を作成し，相関係数，回帰直線を求めるには (1) 散布図の作成方法は［こちら］ (2) 図1の(2) 回帰直線 を表示するには： 散布図のマーカー（右図では青の点）の１
回帰曲線の有意差の検定
＞＞＞ 対数をとることにどういう意味があるのでしょか 例えば、最も単純に傾きが１の直線 ｙ＝ｘ が真の直線になるとしましょう。 ここで、極端な例として、 ｘ＝１のときに、２つのデータ （１、 ０．１） と （１、１．９） があるとしましょう。 つまり、１の両側に等しく±０．９ずつ外れてる２つのデータです。 前者から得られる傾きは０．１です。 後者から得られる傾きは１．９です。 両者はｙ／ｘの真の値（＝１）の上下に全く同じ幅の誤差ですが、比率で言えば、２０倍近くの違いがあります。 （１、０．１）は、（１、１．９）よりも外れているデータとして扱わなければいけないはずです。 この不合理さは、ｙ／ｘの対数を取れば解消できます。 なお、 真の傾きに対する各データｙｋ／ｘｋが、あまり外れていなければ、一次近似と同じ考え方で、対数を取る必要はありません。ただし、その場合、外れ具合は、どんなに大きくても±
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数値情報論2011（明治大学駿河台キャンパス・二宮智子先生）
回帰直線の比較と交互作用
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