回帰分析・線形回帰・重回帰– category –
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R で IPTW 重回帰で行ってロバスト分散を用いた信頼区間を求める方法
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... -
重回帰分析の説明変数に対数変換した変数がある場合の結果の書き方
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... -
SPSS でダミー変数を作成し重回帰分析でカテゴリ変数を使う方法
重回帰分析で、独立変数にカテゴリ変数を使う方法を解説する。 SPSSでは、ダミー変数を作成しておく必要がある。 ダミー変数とは何か? ダミー変数の作り方は? 重回帰分析をSPSSで行う方法 重回帰分析をSPSSで行う場合、2つの方法がある。 ひとつは、「... -
SPSS で交互作用項を作って交互作用項を含む重回帰分析を行う方法
重回帰分析に交互作用を含んだ解析をSPSSで計算する方法。 SPSSの重回帰分析では、交互作用項を自動で作ってくれない。 どのように作って、どのように解析すればよいか? SPSSで交互作用項の作り方 重回帰モデル内で交互作用の検討をするためには、交互作... -
重回帰分析の計算方法
重回帰分析は偏回帰係数を求めて予測式(回帰式)を作り、標準化偏回帰係数の計算、回帰式の有意性の分散分析、決定係数の算出、偏回帰係数の検定、など行うが、実際どんな計算をしているのか? 実際どんな計算をしているかわかると、偏回帰係数や標準化偏... -
回帰分析における 7 つの仮定
目的変数が正規分布している必要はない。 説明変数も正規分布している必要はない。 前提知識 実際に測定された目的変数を実測値と言う。 回帰式で計算された目的変数を予測値と言う。 実測値と予測値の差を残差と言う。 正式には母集団の誤差項の話になる... -
SPSS と GPower で重回帰分析に必要なサンプル数を計算する方法
重回帰分析を実施するのにサンプル数はどのくらい必要か? ここでいうサンプル数とは、サンプルサイズのこと。 重回帰分析のサンプルサイズはどのように計算するのか? 重回帰分析の効果量とは何か? 重回帰分析のサンプル数計算に必要な値は? サンプル数... -
決定係数とモデルの有意性の分散分析 ― 重回帰モデルの評価としての意義
重回帰モデルの評価指標の決定係数とモデルの有意性の分散分析の検定はどのように使い分ければよいのか? 決定係数とは? 決定係数とは、推定された重回帰モデルが実際のデータにどの程度当てはまっているかを表す指標である。 0から1の範囲の数値をとり... -
直交対比の簡単な説明
直交対比とは何か? 直交対比の直交とは? 直交とは何か? 英語では、orthogonal と言う。 Orthogonal とは何か? https://www.collinsdictionary.com/dictionary/english/orthogonal Web辞書で確認すると、直角とか直交という意味が1番基本となる意味であ... -
R の ggplot で書いた回帰直線に geom_smooth で 95 % 信頼区間を付ける方法
EZRで ggplot2 を使って95%信頼区間と回帰式付き回帰直線を描く方法。 EZRで回帰直線に95%信頼区間を描きたい場合どうするか? ggplot2 を使うと簡単・きれいに描ける。 ggplot で回帰直線を書く方法 ggplot2 とは? ggplot2 とは、簡単にきれいなグラフが...