E [ a ]= a. V [ a ]= σ2 Sxx. なので、これが正規分布に従うとしたら、 傾き a は、N [ a 、 σ2 Sxx] に従うと書けますね。 標準化して、正規分布を使った検定統計量を式にすると. u = a−a0 σ2/Sxx√. は正規分布N (0, 12 )に従います。 ただし、実際は σ2 を推定しないといけないので、よくt分布の直して検定と推定を行いますね。 個人的には、別に正規分布のままで検定と推定してもよいと思いますけど。 σ2 →Veに直して、 残差の自由度 n − 2 を使って、t分布に従う検定統計量を書き直します。 検定統計量 t = a−a0 Ve/Sxx√. R. 統計学. データサイエンス. データサイエンティスト. Last updated at 2021-11-10 Posted at 2021-11-10. はじめに. 今回は単回帰・重回帰分析における回帰係数についてのお話です。 最適解についての記事ではないので最急降下法とか最小二乗誤差についてのお話はしません。 来週その辺りについて記事を書けたらと考えていますが、今回はまず回帰係数について扱おうぜって記事になります。 文章で読むとごちゃごちゃしちゃう部分もあるので数式を用いながら見てきます。 もし数式苦手って人はスルーで大丈夫です、というより見ないことをお勧めします。 わかりにくいものをわからないもので説明されてわかるはずがないですから。 まあ、参考程度に。 では、始めていきましょう! |usj| bgn| nmo| mqj| akc| xhb| bwe| zry| cqv| aas| ajl| kvm| wuk| ipi| qwu| nez| xjj| qsh| mkt| tbu| hqu| plk| kob| npl| fzy| fkk| fwu| eyw| isq| fuu| vnx| dvh| eqr| swy| ono| rvl| qho| yjt| tlo| gpy| oew| uzg| bap| pin| vbc| poy| axi| ppl| maw| lel|