回帰分析について説明する前に、まず回帰統計に固有の用語と基本的な概念について説明する必要があります。 回帰方程式:モデリング対象の従属変数を最も効果的に予測するために説明変数に適用される算術演算式。地球科学の分野では X と Y は座標として認識されますが、回帰方程式ではyは常に従属変数...
一般化線形回帰分析 (GLR) を実行して、予測したり、一連の説明変数との関係から従属変数をモデル化したりします。 このツールを使用して、連続 (OLS)、バイナリ (ロジスティック)、およびカウント (ポワソン分布) のモデルに適合させることができます。 使用法 このツールは、2 つの操...
モデルに含める変数の組み合わせによっては、説明変数の係数 (および統計的有意性) が根本的に変わる可能性があります。 確認2: 想定どおりのリレーションシップか 説明変数が実際にモデルの役に立つかどうかを判定することが重要であるばかりでなく、各係数に関連付けられている符号 (+/...
トレーニングにより、説明変数と [予測対象変数] パラメーターの間のリレーションシップを確立するフォレストが作成されます。 [トレーニングのみ] オプションを選択するか、トレーニングおよび予測を行うかにかかわらず、ツールは、[予測対象変数] パラメーターと、[説明トレーニング...
詳細については、このビデオを参照するか、watch最新の改善点について簡単に説明します。 回帰分析に役立つ Microsoft 365 のテスト ベースの機能の詳細については、「プロセスの信頼性に基づく回帰結果」を参照してください。 メモリ回帰を詳しく見る ...
ここまで、係数の解釈について説明をしてきましたが、SPSS Statistics Regressionのロジスティック回帰では『eb』(Exp(b):エクスポネンシャル ビー)を算出します。『eb』は、オッズ比を表すので、事象に対して何倍の影響(またはリスク)があるかがわかります。
データマイニングのレポートは、そのプロジェクトに関わった人や関わらなかった人にも分析内容を説明するために文書化します。レポートには、分析の透明性、信頼性が盛り込まれ、データマイニングの説明責任を果たす目的があります。AI(機械学習を含む)化が進む中で、ますますレポートの必要性...
候補となる説明変数のすべての組み合わせを評価することにより、問題の解決または質問への回答を行う最適なモデルが見つかる可能性が非常に高くなります。[予備回帰分析(Exploratory Regression)] は、多くの統計ソフトウェア パッケージに収録されている段階的重回帰と似ていますが、予備回帰分析...
[Koenker (BP) 統計] (Koenker のスチューデント化された Bruesch-Pagan 統計) は、モデルの説明変数が、地理空間とデータ空間の両方にある従属変数に対して一貫性のあるリレーションシップを持っているかどうかを判断するためのテストです。モデルが地理空間で一貫している場合、説明変数によっ...
候補となる説明変数のすべての組み合わせを評価することにより、問題の解決または質問への回答を行う最適なモデルが見つかる可能性が非常に高くなります。[予備回帰分析 (Exploratory Regression)] は、多くの統計ソフトウェア パッケージに収録されている段階的重回帰と似ていますが、予...