Q16
Q
最小二乗法とは何か？
A
最小二乗法は回帰分析や分散分析でパラメータを推定する時の推定方法です。実際に得られたデータの値と回帰モデルで予測した値の差(残差といいます)の2乗の和が最小になるように回帰分析や分散分析のパラメータ(切片や回帰係数)を決定します。
【解説】
重回帰分析や回帰分析では最小二乗法がパラメータの推定方法として使用されますが，従属変数の分布が正規分布ではないロジスティック回帰分析などの一般化線形モデルや，複雑な推定を行う共分散構造分析では最尤法という推定方法が使われます。
【参照】
青木繁伸．偏回帰係数の求め方
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/lecture/Regression/mreg/mreg1.html
変数の扱い方
検定
重回帰分析
- Q15偏回帰係数と標準化偏回帰係数の違いは？
- Q16最小二乗法とは何か？
- Q17ダミー変数とは何か？
- Q18ダミー変数の回帰係数の値はどのように解釈できるか？
- Q19決定係数とはなにか？
- Q20重回帰分析で決定係数が低いが大丈夫か？
- Q21多重共線性とはなにか？
- Q22多重共線性はどのように確認したらいいか？
- Q23分散拡大要因とは何か？
- Q24一般線形モデルとは何か？
- Q25一般線形モデルの従属変数に順序変数を使ったり，パラメトリック検定を適用してよいか？
- Q26一般線形モデルの説明変数に順序変数を使ってよいか？
- Q27重回帰分析やt検定など従属変数の分布に正規分布を仮定している分析で従属変数が正規分布してないがどうしたらいいか？
- Q28回帰分析で出てくる，誤差と残差の違いは何ですか？
- Q29回帰分析で使用するダミー変数の参照カテゴリはどのように決めるのですか。
- Q30(偏)回帰係数の検定が有意でなかった場合は，目的変数と説明変数は関連がないと結論付けていいのでしょうか．
- Q31「年齢・性別等を調整する」とよくいいますがどういう調整をしたら調整したことになるのでしょうか？
- Q32階層的重回帰分析とは何ですか。
因子分析
ロジスティック回帰分析
構造方程式モデリング