定性的説明とは? わかりやすく解説

定性的説明

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2022/05/04 14:08 UTC 版)

ランダム効果モデル」の記事における「定性的説明」の解説

ランダム効果モデルは、異質性時間の経過とともに一定であり、独立変数相関してない場合に、観測されない異質性コントロールするのに役立つ。この定数は、差分を取ることによって縦断的データから取り除くことができる。 個々効果については、ランダム効果仮定固定効果仮定という2つ仮定立てることができる。ランダム効果仮定とは、個々観測されない異質性独立変数相関していないというものである固定効果仮定は、個々効果独立変数相関しているというものであるランダム効果仮定成立するとき、変量効果推定量固定効果モデルよりも効率的 efficient である。

※この「定性的説明」の解説は、「ランダム効果モデル」の解説の一部です。
「定性的説明」を含む「ランダム効果モデル」の記事については、「ランダム効果モデル」の概要を参照ください。

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Weblio辞書に掲載されている「ウィキペディア小見出し辞書」の記事は、Wikipediaのランダム効果モデル (改訂履歴)の記事を複製、再配布したものにあたり、GNU Free Documentation Licenseというライセンスの下で提供されています。

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