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一般化線形モデルについて 加藤悦史 <ekato@ees.hokudai.ac.jp> 一般化線形モデルについて – p.1/16 統... 一般化線形モデルについて 加藤悦史 <ekato@ees.hokudai.ac.jp> 一般化線形モデルについて – p.1/16 統計モデルとは ランダムでない測定値または観測地として扱われ る独立変数によって、確率変数とみなす測定値を 説明する。 統計モデル作成のプロセス 1. 応答変数の主な特徴を記述し、もっともらしい関 係式と確率分布を特定する。 2. モデルで用いられるパラメータを推定 3. モデルが現実のデータにどれくらい適合している か検討する 一般化線形モデルについて – p.2/16 モデルの検討について 与えられたデータをモデルがどの程度よく記述する という物差しとなる検定統計量を使い、モデルを選 択する。 対立する2 つのモデル (1 つは帰無仮説 (単純なモ デル) に対応し、他方はもっと詳しい仮説に対応 する) を明確にする それぞれのモデルの検定統計量を計算し