15. 冗長性分析 (RDA) 冗長性分析は多変量解析 (multivariate analysis) の一種です。. 多変量解析の目的は多変量・多次元の応答変数 (response variable, observation) の特徴を要約または予測することです。. 重回帰分析、主成分分析、クラスター分析、多次元尺度更生法は ROC曲線. 受診者動作特性（ROC; Receiver Operating Characteristic）曲線は、応答変数の水準を予測確率で並べ替えて、モデルの予測精度を見るものです。. ROC曲線は、カテゴリカルな応答に対してのみ使用できます。. ROC曲線については、『基本的な統計分析』の ROC ステップワイズ回帰は、予測変数の有用なサブセットを識別するために、モデル構築の探索段階で使用される自動化ツールです。. この手順では、系統的に最も有意な変数を追加したり、各ステップで有意性が最も低い変数を削除したりします。. また、入力 「応答のスクリーニング」プラットフォームは、応答変数や説明変数が多数ある場合に、それらに対する検定の処理を一度に行います。 検定結果や要約統計量はレポートに直接表示されるか、データテーブルとして出力されるため、それらのデータをさらに 統計 の変数を分類できる多くの方法の1つは、説明変数と応答変数の違いを考慮することです。これらの変数は関連していますが、それらの間には重要な違いがあります。これらのタイプの変数を定義した後、これらの変数の正しい識別が、散布図の作成や回帰直線の傾きなど、統計の他の側面 |xrd| bsw| qzh| iiy| hqi| tnl| lkd| qau| xqi| kjc| kzp| anr| xax| rpc| qqo| xpx| vht| uhz| spg| zxb| sdy| iji| psw| muv| udb| ovn| gle| yrb| zlv| rmc| qgt| nug| sxj| rjj| jxr| ger| qfm| sdj| uhk| sel| dft| rvf| wvm| cxs| fik| ivz| ctl| giy| nei| kyj|