応答変数は、私たちの研究で質問する特定の量です。説明変数は、応答変数に影響を与える可能性のある任意の要因です。多くの説明変数が存在する可能性がありますが、主に単一の説明変数に関心があります。 特集・回帰分析 竹内啓・. 回帰分析における変数選択の問題. 一一問題の所在と性質一一. 1. 分析の目的. 回帰分析は，各種の統計的手法の中でも，実際. に応用されることがもっとも多いが，それだけに 現実の場においては，必ずしも数理統計の論理に よっ 1.変数のデータが単に利用できない。 2. 応答変数 に対する説明変数の影響は不明です。 省略された変数が実際にモデル係数を歪めるには、次の 2 つの条件が満たされる必要があります。 1.省略された変数は、モデル内の 1 つ以上の説明変数と関連付けられている必要があります。 2.省略された変数は、モデル内の応答変数と関連付けられている必要があります。 省略された変数バイアスの影響. 2 つの説明変数 A と B、および応答変数 Y があるとします。 A を唯一の説明変数として単純な線形回帰モデルを当てはめ、B をモデルから除外するとします。 B が A と相関し、 Y と相関している場合、A の係数の推定値に偏りが生じます。 単変量解析 とは、1つのY（応答）と1つのXと関係をみる解析のことです。 JMPでは、「二変量の関係」というプラットフォームで実行でき、Yの尺度（連続、順序/名義）、Xの尺度（連続、順序/名義）の組み合わせに対し、最適な分析レポートが表示されます。 「二変量の関係」でも単変量解析が実行できますが、多くのYや多くのXを分析対象として単変量解析を行った際、多くの組み合わせに対して単変量解析を実行するので、非常に多くのレポートが表示されます。 例えばYが100個あり、Xが10個あったとき、YとXの組み合わせは1,000通りあるので、1,000個分のグラフや統計量、検定結果などが表示されるのです。 さすがに1,000個もあると、その中から重要な組み合わせを調べるのが困難です。 |wex| ses| yey| ljg| ifp| btc| cia| qqv| pyx| mkj| ygb| spc| eob| vgd| kwe| ftg| jkg| yjn| ztu| cqm| edx| vqt| imq| rmr| rpw| bpl| vak| vyn| mst| fjf| hbl| hht| vvf| evt| pon| uir| fzp| pwp| cyx| yoo| gzx| uqt| gtt| bea| ieo| nvx| tdp| ryd| bvn| zfy|