06/08/2022 / 最終更新日時 : 01/27/2024 生成AI/GPT ベイズ 【GLMM】一般化線形混合モデルについて解説|R こんにちは、青の統計学です。 GLMMを学ぶ前には、固定効果とランダム効果(変量モデル)、そしてGLM(一般化線形モデル)を理解しておく必要があります。 まだ理解が足りてない方には、まず先に以下のコンテンツをご覧ください […]
06/03/2022 / 最終更新日時 : 05/31/2024 生成AI/GPT Python 【二項分布】ロジスティック回帰について|R こんにちは、青の統計学です、 今回は、分類タスクの王道「ロジスティック回帰」について解説していきます。 一般化線形モデル(GLM)にはポアソン分布だけではなく、色々の分布が使われます。 ロジスティック回帰は、二項分布が使 […]
05/27/2022 / 最終更新日時 : 05/12/2024 生成AI/GPT Python 【汎用性抜群】尤度比検定をわかりやすく解説します こんにちは、青の統計学です。 尤度比検定とは、汎用性の高い統計モデルの検定です。 その汎用性の高さは、サンプル数が十分大きい時には、尤度比検定統計量の対数に2をかけたものがカイ2乗分布に従う性質にあります。 行列を使わず […]
05/24/2022 / 最終更新日時 : 01/13/2024 生成AI/GPT Python 【GLM】一般化線形モデルを解説|ポアソン回帰 今回はGLMと呼ばれる「一般化線形モデル(generalized liner model)」を解説します。 よく似た名前として、分散分析や共分散分析などの「一般線形モデル」が有りますが、一般線形モデルは正規線形モデルの一 […]