2013年8月25日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 平均・分散から始める一般化線形モデル入門 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 […]
2013年7月21日 / 最終更新日時 : 2018年1月22日 馬場真哉 時系列分析 時系列解析_理論編 最終更新:2017年6月1日 時系列分析という名前はご存知でしょうか？ 残念ながらExcelで実行するのがやや困難であるためこの名前もあまり浸透していないのではないかと思います。 時系列解析は、回帰分析とは違ってあまり知 […]
2013年7月21日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 回帰分析 平滑化スプラインと加法モデル 最終更新：2017年03月11日 Rを用いた平滑化スプライン・加法モデルの簡単な解説と計算・予測方法を載せます。 単回帰・重回帰分析との比較を交えて説明します。 ここで用いたRコードは、まとめてこちらから見ることができま […]
2013年7月21日 / 最終更新日時 : 2013年7月21日 馬場真哉 回帰分析 重回帰分析 前のページで変数選択 ができたので、実際の予測を行います。 目次 １．使用データとモデリング ２．AICによるモデル選択 ３．予測 １．使用データとモデリング set.seed(0) N<-100 Intercep […]
2013年7月21日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 回帰分析 モデル選択_実践編 最終更新：2016年1月24日 ※フォントや参考文献を修正しました。 前のページで色々と理屈を並べたてましたが、理屈を知っていても実際に扱えないと意味がありません。 ここでは実際にモデル選択をしてみます。 ここで用いたR […]
2013年7月21日 / 最終更新日時 : 2017年8月26日 馬場真哉 回帰分析 モデル選択_理論編 最終更新：2016年1月24日 ※フォントや参考文献などを修正しました 予測のためには、実世界をモデル化しなければなりません。モデル化することさえできれば、あとはそのモデルに数値を突っ込むだけで勝手に予測が出来てしまいま […]
2013年7月20日 / 最終更新日時 : 2013年7月21日 馬場真哉 回帰分析 単回帰 単回帰モデルを使った簡単な予測モデルのコードと説明です。 回帰 モデルの組み立て方から信頼区間や予測区間の求め方まで。 回帰分析って線を引っ張る以外のこともできるんですね。 目次 １．単回帰分析とは ２．サンプルデータ […]
2013年7月20日 / 最終更新日時 : 2013年7月21日 馬場真哉 その他 予測の話 目次 １．予測は当たらない ２．なぜ予測するのか ３．当たる予測・当たらない予測 ４．「良い」予測とは何か ～一般論としての～ ５．「良い」予測とは何か ～あなたにとって～ ６．知っとくと便利かもしれない統計用語 ６－１ […]
