scratch-R: test assumptions仮定の査定 回帰モデルの仮定 zero-mean: 誤差はランダムな変数で平均ゼロ constant variance: 誤差項の分散は定数、独立変数とは無関連 independent: 誤差項はほかの誤差とは独立 normality: 誤差は正規分布 分散分析における仮定の検証法を紹介する。回帰診断については重回帰分析 を参照。 外れ値 外れ値は正規性と分散の等質性に影響する。 mvoutlier パッケージのaq.plot() 関数はマハラノビス距離をプロットして多変量データの外れ値データを検出できる。入力は行列またはデータフレームをあたえ、4つのグラフとそれぞれのケース (行) が外れ値か否かのTRUE/FALSEがかえされる。 # 打撃成績データ (打率、打点、ホームラン、出塁率、長打率) の外れ値を調べる dat <- read.delim("http://eau.uijin.c
多変量分散分析
