回帰分析・線形回帰・重回帰– category –
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EZR で書いた回帰直線に信頼区間を付ける方法
EZRで回帰直線のグラフに95%信頼区間を付ける方法 回帰直線を書くために EZRで線形回帰(単回帰)を実行する まずEZRで単回帰を実行する。 例えば、以下のような感じに R スクリプト窓に出力される。 #####線形回帰(単回帰、重回帰)##### library(aod, pos... -
逆確率重み付け IPTW の説明と EZR で逆確率重み付け回帰を行う方法
逆確率重み付けとは、傾向スコアの逆数を用いて、人数があまり多くない層を厚くする方法で、処方の有無の背景をそろえる方法である。 重回帰で用いる方法。 逆確率重み付けとは? 逆確率重み付けは、Inverse Probability of Treatment Weighting が英語の... -
EZR で共分散分析を行い回帰直線を比較する方法
共分散分析を使えば、2つの回帰直線の傾きや切片が異なるかどうか検討できる。 直接的な傾きの差の検定や切片の差の検定ではないが、同様な結果が簡単に得られるので、共分散分析でよいと思っている。 データの準備 こちらを題材として、EZRで再解析してみ... -
線形回帰モデルの種類と簡単な解説
線形回帰の種類をわかりやすく解説。 線形回帰とは? 線形回帰の線形の由来は、線形結合からきている。 線形結合とは、以下のような式で表されることを意味している。 $$ \beta_1 X_1 + \beta_2 X_2 + \dots + \beta_n X_n $$ ここで β は (偏) 回帰係数の... -
傾向スコアマッチング回帰分析 簡単な説明
傾向スコアマッチングは、ある因子についてランダム化していなかった観察研究データにおいて、そのある因子以外は同様にした2つのグループをマッチングで作成する方法である。 目的変数が連続量の場合でも利用可能だろうか? 傾向スコアマッチングとは? ... -
R と SPSS で重回帰分析の残差が正規分布であるのを確認する方法
回帰分析をする際に、説明変数や目的変数が正規分布をしていないことで悩んでいる人は多い。 悩むところはそこじゃない。 重回帰分析では、残差が正規分布している必要がある。 重回帰分析の前提は何か? 重回帰分析の前提は4つある。 独立性(データそれ... -
t 検定と分散分析と回帰分析は同じことをしている
分散分析と回帰分析とt検定は同じものである。 これがわかれば、重回帰分析(共分散分析)が交絡因子調整した群間比較に使われる理由がわかるだろう。 t検定は回帰分析でもできるし、分散分析は二群でもできる ここで、t検定は、いわゆる t 検定のこと... -
R で行列計算を使って重回帰分析を行う方法
重回帰分析は行列計算をしているわけだが、実際どのような計算をしているのか、R を使って計算してみる。 サンプルデータの準備 使用するデータは ISLR パッケージの Carseats データ。 これはチャイルドシートの売り上げデータ。 パッケージのインストー... -
R で回帰直線の差の検定を行う方法
二つのデータセットがあって、二つの回帰直線が描けたとき、そのあとどうすればいいか? そのあとは、傾きが同じと言えるか?さらには切片が同じと言えるか?と進んでいく。 二つの回帰直線の差を検定してみる。 回帰直線の差の検定のためのサンプルデータ... -
R で重回帰分析を行う具体例 ― ISLR パッケージ Auto データセットを使った重回帰分析
R の ISLR パッケージの Auto データセットを使った分析例。 データの準備 最初の一回だけ、ISLRパッケージをインストール。 install.packages("ISLR") ISLRパッケージを呼び出して、解析開始。 library(ISLR) ISLRパッケージのAutoデータセットを用いて解...