統計学事始め：ダミー変数について
こんばんは、統計学ド素人のまるごし三平です。 今回はダミー変数 (dummy variable) について簡単に触れておきましょう。 ダミー変数というのは、 ・ある条件を満たす⇒ 1 ・ある条件を満たさない⇒ 0 であるような変数のことを言います。具体的な例として、典型的なものですが、 ・性別を考慮する →女性ならば 1、それ以外は 0 ・市の財政を調査する →政令都市ならば 1、それ以外は 0 といったものです。たいていの場合、質的な情報で二つのカテゴリーに分けることができる（ある条件にあてはまる、あるいは当てはまらない）ものに対して使います。 そして、ダミー変数には ・定数項ダミー ( intercept dummy ) ・係数ダミー ( slope dummy ) があります。これらの効果は、直線の方程式 Yi = ai + bi Xi に対して、 Yi = ( ai + ci )
決定係数 - Wikipedia
決定係数（けっていけいすう、（英: coefficient of determination、R2）は、統計学において、独立変数（説明変数）が従属変数（目的変数）のどれくらいを説明できるかを表す値である。寄与率と呼ばれることもある。標本値から求めた回帰方程式（モデル）のあてはまりの良さの尺度として利用される。 決定係数 のはっきりと合意された定義は無い。タロル・クヴォルセス[1]によれば、8種類の定義があり注意が必要だとしている[2]。 しかし、以下の式を定義とするのが一般的なようである。標本値（実測値、観測値）を 、回帰方程式による推定値を とする。 すなわち、残差の二乗和を標本値の平均値 からの偏差の二乗和で割ったものを1から引いた値であり、1に近い程相対的な残差が少ないことを表す。最小二乗法はこの定義を最大にするようなパラメータの選択法である。値域は1以下の実数。よく見かける値は0～
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
