[fpr 3625] RE(補足):度数データのポアッソン回帰モデルによる分析例

岡本安晴


 誤解を招く書き方をしたので補足訂正しておきます。

> データ数により統計的分析における不確かさが変わることも確認できます。
>カイ2乗検定ではデータ数は検定に反映されませんが。

 自由度がデータ数の影響を受けないという意味です。
カイ2乗の式は、各項の分母は1次式、分子は2次式なので、データ数が大きくなる
と
カイ2乗の値も大きくなります。

岡本

-----Original Message-----
From: Yasuharu Okamoto [mailto:yasuharu.okamoto (at) nifty.com]
Sent: Saturday, August 10, 2013 11:55 PM
To: fpr ML
Subject: [fpr 3624] 度数データのポアッソン回帰モデルによる分析例


 岡本@日本女子大学心理学科です。

 度数データのポアッソン回帰モデルによる分析例を
http://y-okamoto-psy1949.la.coocan.jp/booksetc/pm2010/PoissonRegression/
に用意しました。
 事後分布を目的に応じた切り口で見るという方法で、パラメータについてのいろい
ろな関係が
簡単に調べられます。
 データ数により統計的分析における不確かさが変わることも確認できます。
カイ2乗検定ではデータ数は検定に反映されませんが。

横浜市在住
岡本安晴





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