相関係数と偏回帰係数の関係性 -何が違い、どう解釈すればよいか？- - Matsu Blog
はじめに 「相関係数と偏回帰係数って何がどう違うの？」というかつて抱いてた疑問に対する答えを書き留めます。 なお、回帰分析について何となく理解していることを前提に書いています。 回帰係数のおさらい 偏回帰係数 ある説明変数について、それ以外の説明変数を変化させない場合に、その説明変数が1変化したときに被説明変数がどれだけ変化するかを示す値1のことです。 標準偏回帰係数 すべての変数について、平均0・分散1になるよう標準化した場合に導き出される偏回帰係数のこと2のことです。 仮に、説明変数に年齢と年収が含まれていたとしましょう。当然ながら値の取りうる範囲が違います。 つまり、偏回帰係数の値は説明変数が元々取りうる値に依存するため、偏回帰係数間の比較ができません（＝どちらの説明変数が被説明変数に対してより影響を及ぼすか）。 説明変数の大きさを一定のスケールに変換することで、偏回帰係数間の比較を
分析法バリデーションのガイドライン: 論文の再現不可能性と撤回を避けるには
とくにハードサイエンス（自然科学）や工学の分野において研究者としてのキャリアを築く上で、実際の実験を行うのは、プロセス全体の一部でしかありません。ハードデータの収集を含む研究開発を進めるためには、事前にデータ収集戦略（一般的に「研究手法」という）を練る必要があります。 研究手法とは、有効なデータを導く実験を行うための具体的な方法のことで、論文の出版前に、再現性や反復性を実証することができるものです。研究者には、研究を慎重に進め、得られたデータの検証（バリデーション）を行い、再現・反復が可能であることを立証する責任があります。生物学、生物化学、生物医療を始めとする分野での研究開発では、実用的で有効な分析データの収集に依存する部分が大きいため、何らかの形の分析手法が必要なのです。 分析法バリデーション（Analytical Method Validation、AMV ) メソッドバリデーション
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