回帰分析・線形回帰・重回帰– category –

教科書的には何を計算するかは決まっているが、論文にどの数値を掲載するかは決まっていない。 そういうときは、実例をもとに、まねするのが良いが、最低限の目安を示す。 回帰分析の結果の書き方の基本 一番大事な要素は、点推定値と95％信頼区間である。...

多重代入法を EZR で行う方法はない 途中から、R スクリプトで行っていく コピペでなんとかなるので、がんばってほしい はじめに 欠損値（欠測値と同じ）があるデータセットにおいて、推定値にバイアスがかかると言われており、欠損値を補完して解析をした...

重回帰分析（以下、線形回帰も同義）には当てはまりの良さの指標としていくつかあるが、それらの違いと使い分けはどうしたらよいのか？ 自由度調整済み決定係数の特徴 説明率とも言われる決定係数の説明変数の個数を考慮したバージョン 0 から 1 の間の値...

重回帰分析の評価指標の一つ、決定係数が小さいときに、どう考えたらよいか どのくらいの数値であったら、大丈夫なのだろうか 決定係数がどのくらいであれば意味があるか？ 決定係数は、0.7 以上欲しいとか、0.5 でもよいとか、分野によっては 0.3 でもよ...

標準化偏回帰係数（ひょうじゅんかへんかいきけいすう）とは何か？ 一言で言えば、単位が異なる説明変数の、目的変数に対する影響力を比較したいときに、便利な数値と言える 順を追って、式なしでイメージだけでわかりやすく解説 標準化偏回帰係数の前に回...

SPSS で重回帰分析をしたい場合、どのようにすればよいか やりたいこと別にまとめてみた 説明変数が連続データの場合で、交絡因子調整が目的の場合 目的変数、説明変数ともに連続データで、交絡因子調整が目的の場合は、以下のように解析する 分析 → 回帰 ...

以前に、重回帰分析の目的変数は正規分布している必要はないとのブログ記事を書いた しかし、本当にそうなのだろうか？ 自信がなくなってきたので、調べてみた 重回帰分析では残差が正規分布している必要があるとした過去記事 過去に重回帰分析では、目的...

G*Power は、サンプルサイズや検出力を計算するソフトウェアである 重回帰分析のサンプルサイズや検出力を計算する方法の紹介 GPower で重回帰分析のサンプル数を計算する方法 重回帰分析のサンプル数を計算するときは、予想される決定係数を見積もる必要...

IPTW 重回帰を実施した後、ロバスト分散から信頼区間を求める方法 ロバスト分散信頼区間を求める必要性 IPTW（逆確率重み付け）の元となる傾向スコアの値は、真の値ではなく、推定値であるため、通常の重み付き回帰のソフトウェアが出力する分散の推定量は...

説明変数を対数変換した場合の重回帰分析の結果の書き方 重回帰分析の結果の書き方 重回帰分析をはじめ、様々な回帰分析の結果の書き方を見比べられる、リンク集はこちら 重回帰分析の結果の書き方 対数変換した説明変数がある場合どう書くか 例 1 ： ( lo...