交互作用と交酪の違い - OKWAVE
まず交互作用といっても、2つの変数が共に連続型である場合（重回帰モデル）、2つの変数が共にカテゴリカル型である場合（分散分析モデル）、連続型とカテゴリカル型が混在している場合（共分散分析モデル）それぞれによって意味合いが異なります。 重回帰における交互作用： 2つの変数が乗法的に応答変数へ影響する（単なる掛け算の関係） 分散分析における交互作用： 要因Aのある水準と要因Bのある水準との組み合わせ下において、極端に大きな観測値（平均値）が得られたことを示す。 共分散分析における交互作用： 交互作用項が有意であるということは、当てはめられる2本の回帰直線の傾きと切片が異なる（特に傾きに影響している）。交互作用項が有意でなく、加法モデルである場合は2本の平行な直線が描かれるようなかたちになる。 一方で交絡（酪ではなく絡であることに注意）はイメージ的にいえば「変数X1が変数X2に影響を及ぼすことで
統計備忘録 | ブログ | 統計WEB
※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ クロス集計表の分析というと、カイ二乗検定しか思い浮かばない人も多いかと思いますが、私が知っているだけでも、20種類を超える統計量や多変量解析があります。この統計WEBのメインページにも、2×2のクロス集計表から計算可能な各種の検定や統計量が全部で12個載っており、入力フォームの集計表の各セルに任... ※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 集計ソフトの特徴が最も顕れるのは多重回答の扱いです。多重回答とは、アンケートで「この中から、あてはまるものをすべてに〇を付けてください」という質問に対する回答です。複数回答とも言います。英語ではMultiple answerですから、略してMAと言います。これに対し、「1つだけ〇を付けてください」とい... ※コラム「統計備忘録」の記事一覧はこちら※ 統計ソフトでも集計ソフトでもスプレッドシート状のウィン
「相関係数とは何か？」 を体系的に理解するための６ステップ - 主に言語とシステム開発に関して
実は，下の６つは，同じものである。 かけ算 内積 なす角の余弦 共分散 相関係数 相関関数 これらは６つとも類似度を算出するためのツールだ。 （↑まとめ画像） これらを１つずつ解説・検証する。 （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわかる。 （２）ベクトルの内積： （１）を複数回行なうことにより，信号と信号（ベクトルとベクトル）の類似度がわかる。やはり符号を見る。 （３）ベクトルがなす角の余弦： （２）の類似度の数値を， -1（完全に異なる） 〜 +1（同じ） の範囲に正規化したもの。 （４）共分散： （２）から，平均のバイアスを取り除いたもの。 （５）相関係数： （４）を -1 〜 +1 の範囲に正規化したもの。 （６）相関関数： （２）を，あらゆるずらし方について観測したもの。 まとめ （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわ
R - 分散共分散行列 - まさるな日記
Section 1.8 次のデータを使って、分散共分散行列を求めてみる No. 身長 体重 1 151 48 2 164 53 3 146 45 4 158 61 Rで記述してみると．．． 身長 <- c(151, 164, 146, 158) 体重 <- c(48, 53, 45, 61) data <- data.frame(身長, 体重) result <- var(data) #分散共分散行列 実行して、結果（result）を表示してみると．．． 身長 体重 身長 62.25 38.25000 体重 38.25 48.91667 参考 基本統計量の算出 - R-Tips 入門はじめての多変量解析 作者: 石村貞夫,石村光資郎出版社/メーカー: 東京図書発売日: 2007/02メディア: 単行本購入: 4人 クリック: 19回この商品を含むブログ (8件) を見る
統計学復習メモ9: 主成分分析の計算方法 - Weblog on mebius.tokaichiba.jp
かつてＪＲ横浜線 十日市場駅近くのMebius (CPU:Pentium 150MHz)より発信していたウェブログです。 主成分分析の話になると大抵、固有ベクトルか特異値分解のどちらかが出てくる。主成分の単位ベクトルが固有ベクトルとして直ちに求められ、主成分の大きさが特異値分解を使って直ちに求められるからだ。 それにしても、行列には固有値や固有ベクトルがあるというのも、統計には分散や共分散があるというのも、理系の大卒なら誰でも知ってることだろうが、「共分散行列の固有ベクトルが主成分の単位ベクトルになる」と言われると、全く関係ない３つのものが突然シンプルに組み合わせられた感じで、衝撃的である。まるで のような神秘的なものを感じるのは筆者だけだろうか。 そのこと自体は、至る所に証明というか説明があり、その方法も幾通りもある。基本的には、あるデータのど真ん中を通る直線として、最小２乗法のように２
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