基礎知識– category –
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基礎知識
R と EZR で学ぶ主成分分析の計算方法
主成分分析は、多変量情報の縮約と言われるが、実際にはどんな計算をしているのか? 数学的に少し詳しくわかりたい人向け。 主成分分析の計算上の目標は合成変数の作成と分散の最大化 主成分分析の数学的な計算の目的は、合成変数の作成と、その合成変数の... -
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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... -
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EZR の集計結果・解析結果をエクセルに簡単きれいに貼り付ける方法
EZRの出力をExcelにきれいに貼り付ける方法。 標準の機能を使う方法と、テキストファイルウィザードを使う方法を紹介する。 ベースラインの患者背景の表 「グラフと表」メニュー中の「サンプルの背景データのサマリー表の出力」を使うと、ベースラインの患... -
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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... -
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交互作用は文脈によって意味が異なるので意味合いを確認したほうが良い
どうやら「交互作用」と言ったときに、何を指すかは、人それぞれのようだ。 交互作用という言葉の帰納的解釈 ウェブサイトを漁ってみて、以下の暫定的な結論にたどり着いた。 大きくわければ、交互作用は2つの意味で使われている。 効果修飾の意味で使っ... -
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構造方程式モデリングを ざっくり わかりやすく 解説
構造方程式モデリング(SEM)とは? ざっくり、わかりやすく解説 構造方程式モデリング SEMとは? 構造方程式モデリングは、英語の略語で SEMと呼ばれ、Structural Equation Modeling の略である。 これは複数の変数を用いて、理屈で考えた、変数間の相関... -
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変化量の標準偏差を推定する場合に分散の加法性が成り立たないことについて
連続量の前後比較の際に、先行研究のデータ等から、変化量の標準偏差を知りたいと思うことがある。 しかし、たいていは変化量の標準偏差は掲載されていない。 前と後、別々の標準偏差から、変化量の標準偏差が分散の加法性を使って推定できないか? 変化量... -
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ANOVA Type I Type II Type III の違い
ANOVAには3つの種類がある。 Type I, II, IIIの3つ。 どんな時にどれを使えばよいか? RにおけるANOVAの種類:Type I ANOVA Rのデフォルトで使えるANOVAは、anova()とaov()である。 これらはともにType I と呼ばれるANOVAである。 Type I は、複数の因子... -
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傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが適切か
傾向スコアマッチングのキャリパーはどのくらいが正解か? ネット上にある情報をまとめてみた。 マッチングのキャリパーとは マッチングのキャリパーとは、マッチする症例同士がどのくらいまで離れているのを許容するかという幅である。 例えば年齢をマッ... -
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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...