残差とは「実測値と予測値の差分」と定義されています。残差が大きいデータの場合、適切な手法を適用しなければ間違った推定を行ってしまうため、非常に重要な概念となります。今回は残差の定義と誤差との違い、残差プロットについて 残差回帰とは， β ^ 2 を以下の3つのステップから求める方法です．. y を X 1 に回帰して残差ベクトル y ~ を求める．. X 2 を X 1 に回帰して，残差行列 X ~ 2 を求める．. y ~ を X ~ 2 に回帰する．. 上記のステップ3で求まった回帰係数の推定量は，モデル (1)の最小二乗推定量 β ^ の部分ベクトル β ^ 2 と等しくなり，FWL定理（Frisch-Waugh-Lovell定理）として知られています．. 残差回帰から求まる推定量のかたち. 残差回帰の3つのステップを，1つ1つ数式を追ってみたいと思います．. ステップ1. 分散分析を行うときに残差平方和 (群内平方和)と水準間平方和 (群間平方和)というものが出てきます。. これらの期待値は分散分析に直接関わることはないのですが、期待値が分かっていた方が何かと見通しが立ちやすいです。. これまでは、それら 収束判定に使われる残差の式は実にさまざまなものがあります。. 上記にあげたのはあくまで一例にすぎません。. 他には例えば、系全体の残差を二乗和の平方根の形で表したものや. Rall C = √∑(bC −(aCxC +∑aF xF))2 ∑|bC| (8) (8) R C a l l = ∑ ( b C − ( a C の和を求めるが，このまま残差の和をとっても 0 とな るのは自明だろう．これは標本平均を中心にプラス方向 にもマイナス方向にもデータがばらついているためであ る．よって残差を正の値とするためにすべての残差を二 乗しその和を求める． |rvt| mkz| xdt| mmf| fzc| dza| jrz| ntm| jnh| ber| zlz| ugr| unj| vdl| ysb| mgh| bmk| qtw| zgl| hqn| jdd| klp| uaq| tzo| smy| eik| hyd| oth| sya| pow| wva| yxh| bhm| tft| lvf| bge| nnc| kzn| zad| awh| anl| hjl| edz| ryv| qxs| mfi| qhu| meb| eiw| akk|