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。
最小二乗法を使わない簡単な直線回帰のやりかた
最小二乗法を使わない簡単な直線回帰のやりかた (reduced major axis) ｘとｙの2つの変数の関係の近似式を求めるときには，最小二乗法を使うことが多い． しかし，より簡単で望ましい性質を持った方法もある(Sokal & Rholf, BIOMETRY)． ＜簡単で便利な方法＞ １．横軸ｘと縦軸ｙのグラフを描く ２．ｘとｙのそれぞれの平均値と標準偏差を計算する． ３．ｘとｙを正規化する ｘ’＝（ｘ－ｘの平均）／ｘの標準偏差 ｙ’＝（ｙ－ｙの平均）／ｙの標準偏差 ４．ｘ’とｙ’とでグラフを描く ５．このグラフが右上がりなら，原点をとおって右上がり45度の直線を描く．この線のまわりにデータのプロットがあるはずで，これが回帰直線になっている．この式は ｙ’＝ｘ’ （ｙ－ｙの平均）／ｙの標準偏差＝（ｘ－ｘの平均）／ｘの標準偏差 ｙ＝（ｙ標準偏差／ｘ標準偏差）ｘ ＋ ｙ平均 － ｘ平均
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
サービス終了のお知らせ
A high-resolution MRI study of linear growth of the human fetal skull base - Neuroradiology
https://academic.oup.com/mollus/redirect-unavailable?url=mollus.oxfordjournals.org/cgi/content/full/eyn027v1
Allometry and Proximate Mechanisms of Sexual Selection in Photinus Fireflies, and Some Other Beetles1
Heart biometry and allometry in rats submitted to nitrix oxide synthesis blockade and treatment with antihypertensive drugs - ScienceDirect
Error - Cookies Turned Off
Sexual Dimorphism and Allometric Size Variation in a Population of Grass Snakes (Natrix natrix) in Southern England
RMA
R -- Reduced Major Axis regression
Reduced Major Axis Regression @ www.kimvdlinde.com
Baculum variation and allometry in the muskrat (Ondatra zibethicus): a case for sexual selection - Evolutionary Ecology