2024/1/12 -回帰分析とは、調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式で表現することで、現状の把握を行ったりある変数から他の変数の値を予測したりする統計学の分析手法になり ...
2023/6/17 -平均への回帰（へいきんへのかいき、または平均回帰、回帰効果）とは、ある1つの試験結果について偏った成績（特別に良かったもしくは悪かった）の集団を対象として2つ目の ...
2023/12/9 -例えば広告キャンペーンの効果を分析するとしよう。重回帰分析を用いることで、どの広告媒体が売上に最も効果的か、または顧客の購買行動にどのように影響し ...
2024/3/23 -効果のパレート図を使用すると、項の相対的重要度および統計的有意性を比較することができます。モデルに誤差自由度があると、図が表示されます。
2023/11/27 -うのは，説明変数の効果が線形和で表される回帰モデルならではの問題なのです。 9. Page 10. 5.2 重回帰分析. と，かなりシンプルに表すことが出来ました。ここでもう少し ...
2023/9/19 -効果的な非線形回帰モデルの統計的詳細. 「非線形回帰」プラットフォームを使用する際には、多項式の中心化を強くお勧めします。 パラメータに関して線形であるような ...
2023/9/14 -まとめ. 今回は階層回帰不連続デザインを用いたサブグループごとの因果効果推定手法（HRDD）について紹介しました．HRDDはサブグループごとの因果効果の異質性を適切に推定 ...
2023/9/28 -この回帰式を用いれば、現在の温室効果ガス排出量などから気温の上昇を予測できます。例えば、温室効果ガスの排出量が1トン増えると気温が0.01度上がることや、経済活動が1 ...
2023/6/20 -回帰分析は、従属変数の将来の値の予測、従属変数に対する独立変数の効果の理解、データ収集における外れ値や異常な発生の発見など、さまざまな状況で使用できます。 回帰 ...
2023/12/9 -つまり、処置群( Treated )における income の平均値の伸び（=職業訓練効果 ... 上記のような二群(処置群と対照群）・二期間(t=0,1)のDID推定は、以下の回帰式を用いて推定 ...
平均への回帰
平均への回帰（へいきんへのかいき、または平均回帰、回帰効果）とは、ある1つの試験結果について偏った成績（特別に良かったもしくは悪かった）の集団を対象として2つ目の試験（時間的には逆でもよい）の結果を見ると、その集団の平均成績は1つ目より2つ目のほうが平均値に近づくという統計学的現…-Wikipedia