CHAPTER 07
回帰分析
Regression Analysis
LEARNING PATH
この章のトピック
トピックごとに読み進めます。原ノートの説明、数式、表を保ちながら日本語で再構成しています。
- 01→
単回帰分析
最小二乗法、残差、平方和分解、係数検定、予測を通して一説明変数の線形モデルを学びます。
35 コンテンツブロック - 02→
Pearsonの相関係数
二つの量的変数の線形関連、回帰傾き・R²・t検定・F検定との関係を学びます。
19 コンテンツブロック - 03→
Fisher Z変換と相関係数の比較
相関係数を正規化し、母相関の信頼区間と独立二群の相関差を推測します。
16 コンテンツブロック - 04→
Spearmanの順位相関
順位に基づいて単調関連を測り、同順位、正確検定、Pearson相関との違いを学びます。
21 コンテンツブロック - 05→
決定係数R²
回帰モデルが説明する変動割合、r²・F・tとの関係、R²の限界を学びます。
18 コンテンツブロック - 06→
重回帰分析
複数説明変数の条件付き係数、全体F、ダミー変数、交絡調整とモデル診断を学びます。
31 コンテンツブロック