新米と秋刀魚のわた焼き お刺身用の秋刀魚を買いました。1尾250円です 3枚におろして、秋刀魚のわたに酒、味醂、醤油で調味して1時間ほど漬け込み、グリルで焼きました 秋刀魚のわた焼き わたの、苦味が程よくマイルドに調味され、クセになる味わいです 艶やかな新米と一緒に 自家製お漬物 土…
2つ以上の説明変数の1次式によって1つの基準変数の値を予測する際に用いられる統計手法。 説明変数も基準変数も量的変数である場合に用いられる。
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>>> 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±
→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。
★ 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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