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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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メニューを開く![](https://rts-pctr.c.yimg.jp/BgIFgYJGVIVv8u0nVJvw8B2FauAYMF4jOP5zFJAV4i5e72TLbER0xQeK1l8ZZ0OLn0UxBlIcTobC5e9GbBBbub6EGTIEf3Z6xRzzst0459PJt8MifX3p9CO7TyTjsbgbe8GXvPuHP4SHru6CpDkouljG0jYc5HgU4Uq9q8HTTlugqSmhc6Qhd4cMmgtASqeRlYV67OUSGjHwyiAqROqAgjS8tiEM-tE5lgKf_kOTE6Y=)
#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 ↓
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