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#統計 P値がデータの数値とモデル+パラメータの値の設定の相性の良さの指標の1つだと解釈できることは回帰の視覚化によっても納得可能。 モデルy=β₀+β₁x+u (u~Normal(0, σ))でのβ₁=0という設定との相性の良さが添付画像中のP値になっています。 添付画像①はP値<5%の、②はP値≥5%の場合。 pic.twitter.com/3CW37cEQ2e

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黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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#統計 実はグラフの見た目的には色々微妙で要注意なことも分かる。過信は危ない。 1つ上のグラフを作成するために使った #Julia言語 のコード ↓ github.com/genkuroki/publ… 線形回帰の一般論 ↓

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

#統計 通常の線形回帰 (残差の分布を正規分布でモデル化したときの最尤法) と βとlog σ²に関する平坦事前分布(improper)に関する ベイズ版線形回帰 の同等性に関する雑なノート。

黒木玄 Gen Kuroki@genkuroki

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