偏回帰係数 は元の変数の測定単位によって異なる。例えば，測定単位を cm から mm に変えると偏回帰係数は 1 / 10 の大きさになる。また，g で測定される変数の偏回帰係数と cm で測定される...

帰無仮説 H0: 「bi ＝ 0（ i = 1， 2， ... ， p ）」。対立仮説 H1: 「bi ≠ 0（ i = 1， 2， ... ， p ）」。有意水準 α で両側検定を行う（ 片側検定も...

重回帰分析の目的の 1 つは，どの独立変数が最もよく従属変数を説明しているかを知るということである。しかし，偏回帰係数の大きさでもって判断してはならない。例えば，ある独立変数の測定単位をグラムからキロ...

有効ケース数を n とする。従属変数を Y，p 個の独立変数を Xi（ i = 1， 2， ... ， p ）とする。 従属変数の予測値 は，重回帰式 により求められる。 以下では図 1 のような独立...

偏回帰係数 bi の有意性検定は，bi の標準誤差を SE(bi) として，t0=|bi| / SE(bi) で行う。t0 は t 分布に従うが，t 分布と F 分布の関係から，F0={bi / SE...

偏回帰係数 bi の有意性検定は，bi の標準誤差を SE(bi) として，t0=|bi| / SE(bi) で行う。t0 は t 分布に従うが，t 分布と F 分布の関係から，F0={bi / SE...

1 個の従属変数 Y を p 個の独立変数 X1，X2，...，Xp で予測を行うための予測式は，Yhat=b0+b1･X1+b2･X2+...+bp･Xp である（Yhat は従属変数の予測値）。こ...

1 個の従属変数 Y を p 個の独立変数 X1，X2，...，Xp で予測を行うための予測式は，Yhat=b0+b1･X1+b2･X2+...+bp･Xp である（Yhat は従属変数の予測値）。こ...

読み方：じゅうかいきぶんせきある変数が他の複数の変数とどのような相関関係にあるのかを推定する統計学的手法の一。回帰分析において、原因となる変数（説明変数）を二つ以上もつもの。回帰式y＝b1x1＋b2x...

読み方：じゅうかいきぶんせきある変数が他の複数の変数とどのような相関関係にあるのかを推定する統計学的手法の一。回帰分析において、原因となる変数（説明変数）を二つ以上もつもの。回帰式y＝b1x1＋b2x...