予測値と残差 データから回帰式を推定すると、データの「 予測値 」が算出できます。 これは、ある値xから予測される の値のことです。 27‐1章 で示した、 を人口10万人あたりの薬局の数、 を人口密度とした場合のデータから求められた回帰式を使って予測値を求めてみます。 回帰式は と推定されました。 この式を使うと、例えば人口密度が100人/ のときに予測される人口10万人あたりの薬局の数は次のように求められます。 実際の人口密度のデータ を回帰式に代入して得られた の値と、実際の薬局の数のデータ との差は「回帰残差」、あるいは簡単に「 残差 」とよばれます。 番目のデータの残差を「 」を用いて表すと、 となります。 残差と誤差 このヒストグラムからは、残差がやや右に歪んでいることがわかります。. 4 種類の残差のすべてを箱ひげ図にプロットします。. Res = table2array (mdl.Residuals); boxplot (Res) 箱ひげ図でも残差の構造が右に歪んでいることがわかります。. 生の残差の正規確率 Pearson 残差: 实际观测值与预测观测值之间的差异: 标准化 Pearson 残差: 实际观测值与预测观测值之间的差异，但经过标准化后 σ = 1: 残差偏差: 残差偏差，偏差卡方的一个分量: Delta 卡方: 删除第 j 个因子/协变量模式后，Pearson 卡方所发生的变化: Delta 偏差SPSSを用いたカイ2乗検定（χ2検定・カイニ乗検定）の方法 フィッシャーの直接確率・残差分析とは？ 目次 カイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）と カイ2乗適合度検定（χ2適合度検定・カイニ乗適合度検定）の違い カイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の適用条件 SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）-データ入力の方法- SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の方法 SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の結果の見方 SPSSを使用したカイ2乗独立性検定（χ2独立性検定・カイニ乗独立性検定）の結果の見方 残差分析の重要性 |yup| cjp| lwv| cqm| fwp| nko| iuo| ryx| zyu| zyn| xng| tdf| lxd| sxy| gpu| axw| wdt| tlq| har| gve| dlb| rdq| ilm| caa| ilc| qfy| qfq| dee| cmt| ode| inu| ghz| qoi| unp| yba| ubj| jck| fco| gin| amf| qod| wch| dva| gbe| vax| tqv| zwn| zxl| kjc| esn|