「 線形回帰モデル 」一覧

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VIF(variance inflation factor)

VIF(variance inflation factor)は多重共線性の評価に使用される尺度の1つである。 VIF(Xi) = 1/(1 – Ri^2) Ri^2はXiに対するその他の予測変数の回帰(Rで書けばXi~その他の変数)によって説明されるXiの分散の割合(パーセント)である。...

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等分散性(homoscedasticity)

定義 等分散性(homoscedasticity)とは、ノイズの分散が一定である(constant noise variance)という性質あるいはその仮定のことである。 統計学的推測は通常、誤差の独立性、正規性、等分散性を仮定している。 関連 異分散性(heteroscedastici...

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交絡要約スコア(confounder summary score)

定義 交絡要約スコア(confounder summary score)とは、複数の交絡因子の情報を要約した1つのスコア(要するに1つの合成変数)のことである。 交絡要約スコアを使用するメリット 交絡要約スコアのメリットは2つある。 (1) データの中にほとんどアウトカムイベントがなくても、...

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因子化(factoring)

定義 因子化(factoring)とは、連続変数を複数の範囲に区切った複数の因子からなる変数に変換することである。 例えば年齢であれば、10歳ごとに区切り、10代、20代、30代...とする具合である。

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変数変換:統計学における

定義 統計学における変数変換は、モデルフィッティングによって得らえるパラメータの推定値が、実際のデータの意味に照らして意味のある範囲内に収まるように制約をかけるために行う、変数の変換処理のことである。 変数変換の例 例1.対数変換 従属変数が負の数を取りえない場合(例えば死亡率)に、従属変数...

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分散説明率

同義語 分散説明率、寄与率、決定係数、R2、PV 定義 分散説明率 = 予測値の平方和 / 全体の平方和 (なお、全体の平方和=予測値の平方和+誤差の平方和、である) 回帰分析の枠組みにおける分散説明率 単回帰分析の場合、分散説明率は基準変数と説明変数の相関係数の2乗である。 ...

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多変量解析 (multivariate analysis)

同義語 多変量解析(multivariate analysis)、多変量統計(multivariate statistics) 定義 多変量解析は多変量データ(=複数の変数で構成されるデータ)を統計的に処理し、そこから何らかの有益な情報を取り出す分析手法の総称である。具体的には重回帰分析、主成...

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適合度指標 (fit index)

定義 適合度指標とはモデルとデータの当てはまり具合を数値で表す指標である。 適合度指標はモデルの全体的評価に用いられる。 適合度指標は「絶対的指標」と「相対的指標」に分類される。 絶対的指標とは、その数値に絶対的な基準値が存在する指標である。CFI(0.95以上)、RMSEA(0...

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