.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 40. 機械学習 40.1.基礎知識 40.1.1.質的変数 40.1.2.量的変数 40.1.3.多変量解析法 40.2.モデル選択 40.2.1.赤池情報量基準(AIC)[重要]…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 32. 回帰分析その他 32.1.回帰分析の補足 32.1.1.平均への回帰[重要] 32.1.2.多重共線性[重要] 32.1.3.線形対比 32.1.4.線形制約[重要] …

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 31. 重回帰分析 31.1.基礎的事項 31.1.1.重回帰モデルの定義(行列表現)[重要] 31.1.2.x’(X’X)^(-1)xをマハラノビス距離で表現 31.1.3.重…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 30. 単回帰分析 30.1.基礎的事項 30.1.1.偏差平方和、偏差積和、残差、残差平方和 30.1.2.最小二乗推定量 30.1.3.単回帰モデルからの表…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 22. 分割表 22.1.分割表 22.1.1.オッズ比、リスク差、リスク比 22.1.2.2×2分割表(一様性の検定)[重要] 22.1.3.2×2分割表(独立性の検定)[…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 21. 分散分析と実験計画法 21.1.実験計画法 21.1.1.フィッシャーの3原則[重要] 21.1.2.ブロック因子 21.1.3.ブロック化 21.1.4.乱塊法 2…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 20. 標本調査法 20.1.標本調査法 20.1.1.実験研究 20.1.2.観察研究 20.1.3.有限修正[重要] 20.1.4.無作為抽出(完全無作為抽出) 20.1.5.…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 13. ノンパラメトリック法 13.1.ノンパラメトリック検定 13.1.1.モデルの種類 13.1.2.ノンパラメトリック検定の種類 13.1.3.ウィルコク…

.entry-header{display: none;} .pager{display: none;} .entry{padding: 0% 2% 2% 2%;} .entry{margin: 0% 0% 0% 0%;} 12. 一般の分布に関する検定法 12.1.適合度検定 12.1.1.適合度検定(カテゴリーに関するカイ二乗適合度検定)[重要] 12.1.2.独立性検定(ク…