01/03/2023 / 最終更新日時 : 04/30/2024 bluest 推測統計学 【論文解説】多重共線性は回帰分析にどのような影響を与えるのか こんにちは、青の統計学です。 今回は、多重共線性への理解を深め、対処などを考察するために論文を読んでみました。 多変量解析をするとなると、大抵はマルチコ(多重共線性)の壁にあたります。 そこで正確な理解をした方が良いと感 […]
12/15/2022 / 最終更新日時 : 03/22/2023 bluest Python 【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話 今回は、リッジ回帰について解説いたします。 リッジ回帰とは、重回帰分析の一つであり、機械学習には厄介な「多重共線性」の影響を少なくできる手法のひとつです。 複雑なデータをモデルに当てはめるときには、一般に多くの説明変数を […]
06/22/2022 / 最終更新日時 : 05/08/2023 bluest Python 【共線性解決!?】pythonで主成分分析(PCA)をやってみた 青の統計学へようこそ。 今回は、教師なし学習の一つ「主成分分析」について解説いたします。 数学的背景まで掘り下げたコンテンツは以下になります。 【python】主成分分析(+回帰)の仕組みとコード例|教師なし学習 主成分 […]
06/18/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2024 bluest Python 【python】共分散分析(ANCOVA)の基礎から応用まで|因果推論 こんにちは、青の統計学です。 今回は交絡因子の影響を調整する共分散分析を解説しようと思います 共分散分析 共分散分析は、調整平均を用いて、共変量(covariate)の影響を考慮した上で、群間の平均値の差を検定する方法で […]
06/13/2022 / 最終更新日時 : 05/05/2023 bluest 推測統計学 【説明変数の相関】多重共線性を解説します。 重回帰分析を勉強していると、最小二乗法の仮定の一つに「多重共線性がないこと」と見たことがあると思います。 今回は、多重共線性の内容と、対処法を2つ解説いたします。 多重共線性の論文に関しては、以下で解説しています。 【論 […]
05/01/2022 / 最終更新日時 : 01/16/2024 bluest Python 【python】行列式や逆行列は機械学習でどう使われるのか|線形代数の活用方法 大学数学で習う線形代数は、統計学や機械学習ではどのように活用されているのでしょうか? なんとなく説明変数をたくさん書かなくても行ベクトル一つ書いておけば良いから楽、程度に考えているかもしれませんが、実はもっと役に立ってお […]