ヘルメスの翼に

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典

多変量解析 ~ 重回帰分析 ~ 2006 年 4 月 21 日 ( 金 ) 南慶典 重回帰分析とは? 重回帰分析とは複数の説明変数から目的変数との関係性を予測 評価説明変数 ( 数量データ ) は目的変数を説明するのに有効であるか得られた関係性より未知のデータの妥当性を判断する これを重回帰分析という つまり どんなことをするのか? 1 最小 2 乗法により重回帰モデルを想定 2 自由度調整済寄与率を求め

EBNと疫学

推定と検定 57 ( 復習 ) 記述統計と推測統計 統計解析は大きく 2 つに分けられる 記述統計 推測統計 記述統計 観察集団の特性を示すもの 代表値 ( 平均値や中央値 ) や ばらつきの指標 ( 標準偏差など ) 図表を効果的に使う 推測統計 観察集団のデータから母集団の特性を 推定 する 平均 / 分散 / 係数値などの推定 ( 点推定 ) 点推定値のばらつきを調べる ( 区間推定 ) 検定統計量を用いた検定

統計的データ解析

統計的データ解析 011 011.11.9 林田清 ( 大阪大学大学院理学研究科 ) 連続確率分布の平均値 分散 比較のため P(c ) c 分布 自由度 の ( カイ c 平均値 0, 標準偏差 1の正規分布 に従う変数 xの自乗和 c x =1 が従う分布を自由度 の分布と呼ぶ 一般に自由度の分布は f /1 c / / ( c ) {( c ) e }/ ( / ) 期待値 二乗 ) 分布 c

ビジネス統計 統計基礎とエクセル分析　正誤表

ビジネス統計統計基礎とエクセル分析 ビジネス統計スペシャリスト エクセル分析スペシャリスト 公式テキスト正誤表と学習用データ更新履歴 平成 30 年 5 月 14 日現在 公式テキスト正誤表 頁場所誤正修正 6 知識編第 章 -3-3 最頻値の解説内容 たとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 167.5cm というたとえば, 表.1 のデータであれば, 最頻値は 165.0cm ということになります

PowerPoint プレゼンテーション

1/X Chapter 9: Linear correlation Cohen, B. H. (2007). In B. H. Cohen (Ed.), Explaining Psychological Statistics (3rd ed.) (pp. 255-285). NJ: Wiley. 概要 2/X 相関係数とは何か 相関係数の数式 検定 注意点 フィッシャーのZ 変換 信頼区間 相関係数の差の検定

1 3 参 照 32 31 参 照 31 22 参 照 22

1 2 1 よく 使 うグラフの 目 的 別 サンプル 集 大 小 関 係 を 表 すグラフ 棒 グラフ 3-D 1 参 照 13 23 参 照 31 22 1 3 参 照 32 31 参 照 31 22 参 照 22 4 1 参 照 24 3-D 3-D 3-D 2 0 参 照 82Excel 参 照 33 1 5 0 参 照 33 変 化 や 推 移 を 表 すグラフ 折 れ 線 グラフ 複 合

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章重回帰分析 複数の変数で 1つの変数を予測するような手法を 重回帰分析 といいます 前の巻でところで述べた回帰分析は 1つの説明変数で目的変数を予測 ( 説明 ) する手法でしたが この説明変数が複数個になったと考えればよいでしょう 重回帰分析はこの予測式を与える分析手法です 以下の例を見て下さい 例 以下のデータ (Samples 重回帰分析 1.txt) をもとに体重を身長と胸囲の1 次関数で

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経済統計学 ( 補足 ) 最小二乗法について 担当 : 小塚匡文 2015 年 11 月 19 日 ( 改訂版 ) 神戸大学経済学部 2015 年度後期開講授業 補足 : 最小二乗法 ( 単回帰分析 ) 1.( 単純 ) 回帰分析とは? 標本サイズTの2 変数 ( ここではXとY) のデータが存在 YをXで説明する回帰方程式を推定するための方法 Y: 被説明変数 ( または従属変数 ) X: 説明変数

<4D F736F F F696E74202D E738A5889BB8BE688E68A4F82CC926E89BF908492E882C98AD682B782E98CA48B862E707074>

市街化区域外の地価推定に関する研究 不動産 空間計量研究室 筑波大学第三学群社会工学類都市計画主専攻宮下将尚筑波大学大学院システム情報工学研究科社会システム工学専攻高野哲司 背景 日本の国土の区域区分 都市計画区域 市街化区域 市街化を促進する区域 市街化調整区域 市街化を抑制する区域 非線引都市計画区域 上記に属さない区域 非線引き市街化調整区域市街化区域 都市計画区域 本研究での対象区域 都市計画区域外

本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2

2 群の関係を把握する方法 ( 相関分析 単回帰分析 ) 2018 年 10 月 2, 4 日データサイエンス研究所伊藤嘉朗 本日の内容 相関関係散布図 相関係数偏相関係数順位相関係数 単回帰分析 対数目盛 2 相関分析 ( 散布図 ) セールスマンの訪問回数と売上高 訪問回数 売上高 38 523 25 384 73 758 82 813 43 492 66 678 38 495 29 418 71

0 部分的最小二乗回帰 Partial Least Squares Regression PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌

0 部分的最小二乗回帰 Parial Leas Squares Regressio PLS 明治大学理 学部応用化学科 データ化学 学研究室 弘昌 部分的最小二乗回帰 (PLS) とは? 部分的最小二乗回帰 (Parial Leas Squares Regressio, PLS) 線形の回帰分析手法の つ 説明変数 ( 記述 ) の数がサンプルの数より多くても計算可能 回帰式を作るときにノイズの影響を受けにくい

経営戦略研究_1.indb

56 経営戦略研究 vol.1 図 4 1971 年度入社と 1972 年度入社の複合的競争 徴である Ⅳ 昇格と異動に関する回帰分析 1 回帰分析の変数 ここでは高い資格に到達 昇格 した人がどのような異動傾向を有しているかを回帰分 析で推定する 資格毎に 理事 10 参事 9 主幹 2 級 8.5 副参事 8 主幹 3 級 7.5 主事 技師 7 E 等級主任 6 P 等級主任 5 P 等級 4

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04. 重回帰分析 京都大学 加納学 Division of Process Control & Process Sstems Engineering Department of Chemical Engineering, Koto Universit [email protected] http://www-pse.cheme.koto-u.ac.jp/~kano/ Outline

タイトル 著者 引用 手術室看護師のストレスとモチベーションの関連 : 国立大学病院と公立大学病院の比較須藤, 絢子 ; Sudo, Ayako 北海学園大学大学院経営学研究科研究論集 (14): 29-40 発行日 2016-03 手術室看護師のストレスとモチベーションの関連 須藤) 表 2-2 属 性 性別 項 35 立大学病院の手術室看護師における属性 11項目と尺度との比較 目

GDP Bollen 2011 Twitter Twitter 86.7 Bollen 2011 Twitter NTT 2014 Twitter Twiiter Twitter SNS

2014 1. 2009 2010 2009 2010 GDP Bollen 2011 Twitter Twitter 86.7 Bollen 2011 Twitter NTT 2014 Twitter Twiiter Twitter SNS 114 SNS 表 1 年別歌詞収集曲数 3 2 3 1 2 3 4 3 2. 2009 90 J POP 2010 1968 65 1991 72 1969

簿記教育における習熟度別クラス編成 簿記教育における習熟度別クラス編成 濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟

濱田峰子 要旨 近年 学生の多様化に伴い きめ細やかな個別対応や対話型授業が可能な少人数の習熟度別クラス編成の重要性が増している そのため 本学では入学時にプレイスメントテストを実施し 国語 数学 英語の 3 教科については習熟度別クラス編成を実施している 本稿では さらにの導入へ向けて 既存のプレイスメントテストを活用したクラス編成の可能性について検討した 3 教科に関するプレイスメントテストの偏差値を説明変数

はじめに Excel における計算式の入力方法の基礎 Excel では計算式を入力することで様々な計算を行うことができる 例えば はセルに =SQRT((4^2)/3+3*5-2) と入力することで算出される ( 答え ) どのような数式が使えるかは 数式

統計演習 統計 とはバラツキのあるデータから数値上の性質や規則性あるいは不規則性を 客観的に分析 評価する手法のことである 統計的手法には様々なものが含まれるが 今回はそのなかから 記述統計と統計学的推測について簡単にふれる 記述統計 : 収集した標本の平均や分散 標準偏差などを計算し データの示す傾向や性質を要約して把握する手法のこと 求められた値を記述統計量 ( または要約統計量 ) と言う 平均値

Kumamoto University Center for Multimedia and Information Technologies Lab. 熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI 宮崎県美郷

熊本大学アプリケーション実験 ~ 実環境における無線 LAN 受信電波強度を用いた位置推定手法の検討 ~ InKIAI プロジェクト @ 宮崎県美郷町 熊本大学副島慶人川村諒 1 実験の目的 従来 信号の受信電波強度 (RSSI:RecevedSgnal StrengthIndcator) により 対象の位置を推定する手法として 無線 LAN の AP(AccessPont) から受信する信号の減衰量をもとに位置を推定する手法が多く検討されている

TDM研究 Vol.26 No.2

測定した また Scrは酵素法にて測定し その参考基 r =0.575 p

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統計学 第 16 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 016 年 6 10 ( ) 1 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: [email protected] website: http://www3.u-toyama.ac.jp/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ :

統計学 - 社会統計の基礎 - 正規分布 標準正規分布累積分布関数の逆関数 t 分布正規分布に従うサンプルの平均の信頼区間 担当 : 岸 康人 資料ページ : https://goo.gl/qw1djw 正規分布 ( 復習 ) 正規分布 (Normal Distribution)N (μ, σ 2 ) 別名 : ガウス分布 (Gaussian Distribution) 密度関数 Excel:= NORM.DIST

Microsoft PowerPoint - stat-2014-[9] pptx

統計学 第 17 回 講義 母平均の区間推定 Part-1 014 年 6 17 ( )6-7 限 担当教員 : 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 : 経済学研究棟 4 階 43 号室 email: [email protected] website: htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 1 講義の目的 標本平均は正規分布に従うという性質を

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重回帰分析 (2) データ解析演習 6.9 M1 荻原祐二 1 発表の流れ 1. 復習 2. ダミー変数を用いた重回帰分析 3. 交互作用項を用いた重回帰分析 4. 実際のデータで演習 2 復習 他の独立変数の影響を取り除いた時に ある独立変数が従属変数をどれくらい予測できるか 変数 X1 変数 X2 β= 変数 Y 想定したモデルが全体としてどの程度当てはまるのか R²= 3 偏相関係数と標準化偏回帰係数の違い

夏季五輪の メダル獲得要因はなにか

1 夏季五輪の メダル獲得要因はなにか 富山大学経済学部 山田ゼミ 発表の流れ 2 1. イントロダクション ~ QUIZ TOKYO 2020 ~ 2. 研究内容 研究方法の紹介 3. 分析結果 重回帰分析を用いた分析 ダミー変数の導入による分析 4. 考察 推測 研究の動機なぜこの研究をしようと思ったか 3 東京五輪の開催 メダル獲得数の分析への興味 統計学で学習した分析方法の利用 夏季五輪での日本のメダル獲得数の推移

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統計学 第 回 講義 仮説検定 Part-3 06 年 6 8 ( )3 限 担当教員 唐渡 広志 ( からと こうじ ) 研究室 経済学研究棟 4 階 43 号室 email [email protected] webite htt://www3.u-toyama.ac.j/kkarato/ 講義の目的 つの 集団の平均 ( 率 ) に差があるかどうかを検定する 法を理解します keyword:

1. 研究の背景 目的 背景 臼杵の町は 城下町であったこともあり 地形を上手に利用した特色のある街並みが形成されている 現在臼杵では 歴史的景観を保存 再生する街並みづくりが行われている そして中央通商店街周辺においても整備計画が持ち上がっている 目的 VR をもちいた景観シミュレーションにより

VR を用いた商店街の ビスタ景観の評価に関する研究 大分大学工学部建設工学科都市計画研究室 安東奈美 實敏江 1. 研究の背景 目的 背景 臼杵の町は 城下町であったこともあり 地形を上手に利用した特色のある街並みが形成されている 現在臼杵では 歴史的景観を保存 再生する街並みづくりが行われている そして中央通商店街周辺においても整備計画が持ち上がっている 目的 VR をもちいた景観シミュレーションにより

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回帰分析 ( その 3) 経済情報処理 価格弾力性の推定ある商品について その購入量を w 単価を p とし それぞれの変化量を w p で表 w w すことにする この時 この商品の価格弾力性 は により定義される これ p p は p が 1 パーセント変化した場合に w が何パーセント変化するかを示したものである ここで p を 0 に近づけていった極限を考えると d ln w 1 dw dw

8 A B B B B B B B B B 175

4.. 共分散分析 4.1 共分散分析の原理 共分散分析は共変数の影響を取り除いて平均値を比較する手法 (1) 共分散分析 あるデータを群間比較したい そのデータに影響を与える他のデータが存在する 他のデータの影響を取り除いて元のデータを比較したい 共分散分析を適用 共分散分析 (ANCOVA:analysis of covariance アンコバ ) は分散分析に回帰分析の原理を応 用し 他のデータの影響を考慮して目的のデータを総合的に群間比較する手法

第 3 回講義の項目と概要 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均

第 3 回講義の項目と概要 016.8.9 1.3 統計的手法入門 : 品質のばらつきを解析する 1.3.1 平均と標準偏差 (P30) a) データは平均を見ただけではわからない 平均が同じだからといって 同一視してはいけない b) データのばらつきを示す 標準偏差 にも注目しよう c) 平均 :AVERAGE 関数, 標準偏差 :STDEVP 関数とSTDEVという関数 1 取得したデータそのものの標準偏差

Medical3

1.4.1 クロス集計表の作成 -l m 分割表 - 3つ以上のカテゴリを含む変数を用いて l mのクロス集計表による分析を行います この例では race( 人種 ) によってlow( 低体重出生 ) に差が認められるかどうかを分析します 人種には3つのカテゴリ 低体重出生には2つのカテゴリが含まれています 2つの変数はともにカテゴリ変数であるため クロス集計表によって分析します 1. 分析メニュー

【60】明日から差が付く『ポートフォリオ構築と分散投資』_1704.indd

1. 分散投資って何?. ポートフォリオとは? 3. 相関係数って何?. ポートフォリオのリスクとリターンってどうやって計算するの?1 5. ポートフォリオのリスクとリターンってどうやって計算するの? 6. 最適なポートフォリオは? 分散投資って何? さまざまな資産を組み合わせて投資を行うことです 金融資産に投資を行う場合 一つの資産に偏った投資を行うと その資産が値下がりしたとき 大きな損失を被ってしまう可能性があります

基礎統計

基礎統計 第 11 回講義資料 6.4.2 標本平均の差の標本分布 母平均の差 標本平均の差をみれば良い ただし, 母分散に依存するため場合分けをする 1 2 3 分散が既知分散が未知であるが等しい分散が未知であり等しいとは限らない 1 母分散が既知のとき が既知 標準化変量 2 母分散が未知であり, 等しいとき 分散が未知であるが, 等しいということは分かっているとき 標準化変量 自由度 の t

目次 はじめに P.02 マクロの種類 ---

ステップワイズ法による重回帰分析の 予測マクロについて 2016/12/20 目次 はじめに ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ P.02 マクロの種類 -----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------

スライド 1

メタボローム受託解析選択フローチャート 興味ある化合物は? 一次代謝物 二次代謝物 化合物の極性は? 化合物の極性は? 高 ( 中 ) 極性 糖 アミノ酸有機酸など 低極性 脂肪酸など 中 ( 高 ) 極性 二次代謝物など 低極性 脂質類 求めるデータは? 弊所受託メニュー共通の特徴過不足のない最適な情報量 各種データベース検索により得られた検出ピークと既知化合物との照合を直感的にご理解いただける形でご提供いたします

MedicalStatisticsForAll.indd

みんなの 医療統計 12 基礎理論と EZR を完全マスター! Ayumi SHINTANI はじめに EZR EZR iii EZR 2016 2 iv CONTENTS はじめに... ⅲ EZR をインストールしよう... 1 EZR 1...1 EZR 2...3...8 R Console...10 1 日目 記述統計量...11 平均値と中央値... 11...12...15...18

異文化言語教育評価論 ⅠA 教育 心理系研究のためのデータ分析入門 第 3 章 t 検定 (2 変数間の平均の差を分析 ) 平成 26 年 5 月 7 日 報告者 :M.S. I.N. 3-1 統計的検定 統計的検定 : 設定した仮説にもとづいて集めた標本を確率論の観点から分析し 仮説検証を行うこと

異文化言語教育評価論 ⅠA 教育 心理系研究のためのデータ分析入門 第 3 章 t 検定 (2 変数間の平均の差を分析 ) 平成 26 年 5 月 7 日 報告者 :M.S. I.N. 3-1 統計的検定 統計的検定 : 設定した仮説にもとづいて集めた標本を確率論の観点から分析し 仮説検証を行うこと 使用する標本は母集団から無作為抽出し 母集団を代表している値と考える 標本同士を比較して得た結果から

したがって ばらつきを表すには 偏差の符号をなくしてから平均化する必要がある そのひとつの方法は 1 偏差の絶対値を用いることである 偏差の絶対値の算術平均を 平均偏差 という ( )/5=10.8 偏差の符号を取るもうひとつの方法は 2それを2 乗することです 偏差の2 乗の算

統計学テキストの69ページに 平均偏差 分散 標準偏差 変動係数 標準誤差 信頼区間に関する記述がある 分布を考える分布の中心の位置 ( 例 ) 65 53 44 78 50 の数値の算術平均は (65+53+44+78+50)/5=58 である 此れだけでは 分布の状態がわからない ばらつきの程度を表すには最大値と最小値との差 (78-44)=34 これをレンジ ( 範囲 ) と言う しかし 両端の数字だけでは

交通インフラのストロー効果と地域間格差

ストロー効果と地域間格差 - 東海地方にもストロー効果があるのか?- 中京大学大森ゼミ池田 越前谷 小島 齋藤 水野 1 交通インフラとは 空港 鉄道 道路 港湾などの産業の基盤となる施設 高速道路に着目 2 なぜ高速道路に着目したのか 輸送機関別輸送分担率の推移 [ 輸送トンキロ ] 1970 年度 2017 年度 内航海運 43% 自動車 38% 内航海運 37% 自動車 59% 鉄道 19%

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パターン認識早稲田大学講義 平成 7 年度 独 産業技術総合研究所栗田多喜夫 赤穂昭太郎 統計的特徴抽出 パターン認識過程 特徴抽出 認識対象から何らかの特徴量を計測 抽出 する必要がある 認識に有効な情報 特徴 を抽出し 次元を縮小した効率の良い空間を構成する過程 文字認識 : スキャナ等で取り込んだ画像から文字の識別に必要な本質的な特徴のみを抽出 例 文字線の傾き 曲率 面積など 識別 与えられた未知の対象を

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1/8 温度応力解析についてアサヒコンサルタント 佃建一 1. はじめに解析は有限要素法 (FEM) と言われる数値解析手法で行ないます 一言で表現すれば 微分方程式で記述できるような物理現象 ( 熱現象 構造力学など ) に対して コンピュータを用いて近似解を求める手法です 右図のように解析する領域 ( 構造物 地盤 ) を 3 角形や 4 角形 ( 二次元や三次元 ) に細分割し ( 要素 )

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Stata+α 相関 2014 年 5 月 インポートしたデータをグラフ化して その特徴を理解するという流れで解説を行ってきました 今月はデータ間の相関を調べるためのコマンドを紹介します 本資料の内容は Stata の PDF マニュアルにおける correlate の項目の例題箇所を翻訳し 必要に応じて解説を加えたものです cor コマンド それでは早速 次のコマンドでサンプルデータを取り込み codebook