【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。…
多重共線性
【python】Ridge(リッジ)回帰で多重共線性を解決する話
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使って表現をしますが、…
主成分分析（PCA）をわかりやすく解説【統計検定準一級】｜python
主成分分析 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…
共分散分析(ANCOVA)とは？回帰分析や分散分析との違いもわかりやすく解説
こんにちは、青の統計学です。 今回は、共分散分析について解説いたします。交絡因子等のバイアスを排除する上での便利な手法ですので、これを機にしっかり理解しましょう。 管理人 今回は、質的なデータと量的なデータという切り口でデータを見ます。…
【完全攻略】多重共線性をわかりやすく解説
多重共線性(Multicollinearity)とは 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。 冪乗項や交互作用項などを説明変数に入れて必然的に生じる…
【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ります。…