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
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