相関と回帰分析– category –

この記事では「説明変数」と「目的変数」について詳しく説明していきます。 回帰分析を学んでいると必ず出てくる「説明変数」と「目的変数」という統計用語。 そして違う教科書には「独立変数」とか「従属変数」という用語で出てきたりしていて、もうどっ...

この記事では「ロジスティック回帰分析をわかりやすく！結果のオッズ比の見方・解釈・書き方も」ということでお伝えしていきます。 ロジスティック回帰分析はどんな状況で使うの？ なぜ「ロジスティック」回帰分析というのか？ ロジット変換とは？ ロジス...

複数の変数があったときに、まず思い出すのが相関と回帰分析ですよね。 じゃあ相関と回帰分析の解釈の仕方、どうすればよいでしょうか？

この記事では「ロジスティック回帰における判別的中率（判別精度）とは？EZRでの算出法も」ということでお伝えさせていただきます。 ロジスティック回帰における判別的中率とは？ 判別的中率に基準はある？ EZRで判別的中率を算出する！ ということをお伝...

重回帰分析やロジスティック回帰分析には"最尤法"や"最小二乗法"といった手法があります。 これらは一体どんな手法で何が違うのか、疑問に思っている方も多いのではないでしょうか。 本記事は最尤法や最小二乗法について、なるべくわかりやすく解説します...

ダミー変数は統計解析（特に回帰分析）をする際にしばしば必要になるものです。 統計に慣れていないとダミー変数を知らない場合も多いでしょう。 しかしダミー変数は統計解析を実施する予定があるなら絶対知っておいた方がいいです。 解析を実施しようと思...

皆さんは「残差」という言葉を見たことがあるでしょうか。 回帰分析における残差平方和やカイ2乗検定の事後検定としての残差分析といったところで登場します。 また、残差と似た概念として「誤差」という言葉もよく出てきます。 残差や誤差は推測統計の根...

重回帰分析やロジスティック回帰分析などの多変量解析を用いて、   無数にあるリスク要因候補から影響を与えている要因を特定する探索的な研究 説明変数候補に対してサンプル数のバランスが悪い研究 多重共線性の疑われる複数の説明変数候補から最適...

多変量解析でモデル選択・変数選択をする際に、クロスバリデーション(交差検証)が必要になることがあります。 得られているデータを全て使って一度だけモデルを構築して終わり、という方法だと過学習（オーバーフィッティング）の問題が出てくるため、過学...

この記事では「重回帰分析での交互作用項は中心化したほうがいい？多重共線性の解消方法」としてお伝えします。 重回帰分析で連続変数を含む交互作用項がある場合に勝手に中心化されることがある 中心化（センタリング）って何？ 中心化することで本当に多...