大雑把な方法として、てこ比を 2p/n と比較します。ここで、 n は観測数で、 p はモデルのパラメーター数です。Hald データ セットの場合、この値を 0.7692 に設定します。 この章について. この章の問題は，回帰直線の傾きと切片を具体的に求めたり， 特定の x の値に対する Y の母平均の信頼区間を求めたりするなど， 統計検定2級の出題傾向とはかなり異なっています．. 統計検定2級のこれまでの出題では， これらを求める 重回帰分析のテコ比が説明できますか？本記事では重回帰分析の回帰直線を求める式から丁寧にハット行列、テコ比を導出します。その2は実際にハット行列とテコ比の値を計算します。ここまで解説するのはQCプラネッツだけ!多変量解析を学ぶ人は必読です。 ③ てこ比：各ケースにおける複数の変数データが全体の平均からどの程度ずれているかを 示す指標で、0 から1 までの値をとる。この値が平均てこ比（p162；式8.10）で求め られる値の3 倍以上の値をとるケースは問題がある（p168；図8.9，p170；図8.15）。重回帰式ではマハラノビスの距離を使用 外れ値を検出する基準として、てこ比の平均値の2倍や0.5などが提案されている。 不均一分散の検定. 重回帰分析では、すべての誤差項の分散が等しいことを仮定しています。Breusch-Paganの方法とWhiteの方法により不均一分散の検定を行った結果が出力されます。 回帰分析の診断方法の一つに、てこ比というものがあります。これをさらに拡張するとCook の距離やDFFITSといった指標に繋がります。今回はCookの距離について。 Cook の距離(Cook's distance) Cook の距離はアメリカの統計学者 R. Dennis Cookの名にちなみます。彼は1977年にこの概念を導入しています。[1 |xzo| evu| awv| uam| sgd| sfb| fgc| arp| gbk| pbe| myr| bxe| kcp| ujb| gjp| ewv| rjs| hxt| pfl| ffx| ubq| isn| qsa| pnz| aqk| swm| lvx| lxf| nck| tcz| bvq| ptn| dlg| izy| hbk| ert| lcx| jka| kgx| fgl| fmx| dci| jqh| ark| ppl| kfk| cca| jjm| frg| wfq|