統計勉強会の資料~一日目 正規線形モデル編~

2013年8月10~11日にかけて北大函館キャンパス内で行われた統計勉強会の資料です。
二日目の資料はこちら

統計モデルを手っ取り早く勉強したい方にはちょうど良い資料だと思います。
勉強会に参加された方もそうでない方も是非ご覧ください。



統計勉強会の内容が本になりました!

「平均・分散から始める一般化線形モデル入門」

書籍のサポートページはこちらです。
本文の第1部はこちらから読めます。

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内容は、統計基礎~正規線形モデル(1日目)~一般化線形モデル(2日目)です。
本来ならば2日で終わるようなものではなく膨大な内容になってしまうところを私なりに凝縮した結果です。
やや解説が荒いのはご了承ください。ご意見ご指摘などあれば、遠慮なくlogics.of.blue★gmail.comまでご連絡ください。

 

1日目 統計基礎~正規線形モデルの理解

目次

1-1はじめに
1-2統計の基本とt検定
1-3分散分析(ANOVA)
1-4回帰分析と分散分析
1-5パラメトリックブートストラップ検定と確率分布
1-6変数選択とAIC
1-7Type II ANOVA
1-8交互作用

 

1-1はじめに
勉強会の進め方やRの紹介など

 

1-2t検定
平均・分散といった統計の基礎からt検定まで

 

1-3分散分析(ANOVA)
分散分析の基礎

 

1-4回帰分析と分散分析
回帰分析においても分散分析と全く同じように検定できることを示します。

 

↑グラフに変な線が引かれてしまいました…。見づらくて申し訳ありません。
1-5パラメトリックブートストラップ検定と確率分布
検定の仕組みと確率分布の解説です。

 

1-6.変数選択とAIC
検定とAICを用いて変数選択する方法について説明します。

 

1-7.Type II ANOVA
Type II ANOVAに関する説明です。

 

1-8交互作用
交互作用に関する解説です。

 

以上が一日目の発表スライドです。
ご意見ご指摘などあれば、遠慮なくlogics.of.blue★gmail.comまでご連絡ください。
 
 



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統計勉強会の資料~一日目 正規線形モデル編~” に対して2件のコメントがあります。

  1. hao より:

    変数選択とAIC from logics-of-blueにおいて20ページで結局、t検定がいいのか、AICがいいのかわかりません。また、最後にやめてくださいというスライドがあったと思いますが、この場合どう考えていいのかを可能であれば教えていただきたいです。

    1. 馬場真哉 より:

      haoさん

      管理人の馬場です。コメントありがとうございます。
      まず「t検定がいいのか、AICがいいのかわかりません」という質問に対しての答えは「どちらが良いのかは答えられません」としか言えません。
      t検定の方がよい、あるいはAICの方がよいと言える根拠はありません。

      このスライドで言っていることは「自分の都合の良いように結果を作り出そうとしないでください」という意味です。
      例えばt検定を使って「自分にとって都合の良い結果」が出なかったから、予定変更してAICを使おう、とかそういうことをやめてほしいと言うことです。
      解析手法は、あらかじめ決めておくべきだということですね。

      少々紛らわしかったかもしれませんが、大体こういう意味です。
      よろしくお願いします。

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