最小二乗法について
最小二乗法は計測データの整理に使われる方法である。 n個のデータ(x1,y1),(x2,y2), .......(xn,yn)が得られたとする。 に最もフィットする直線をy=ax+bとすると、 でa,bが求められる。 以下詳しい解説が書いてあります。解説は上から順番に書いてありますが、適当に飛ばし読みしたいときは、以下をクリックしてください 最小二乗法の目的 最小二乗法の考え方 具体的な計算方法 一般的な場合 車が一定速度で動いているとする。それを測定して時間と位置との関係をグラフに表すと となる。 しかし、実際は測定誤差があるので、こんなふうにきれいに並ぶことはない。 こんなふうに並んだものに対して、エイヤっと線を引いてしまうわけである。 そして、この直線の傾きから車の速度を求める。 この、エイヤっと引いた線を、人力ではなく、もうすこしもっともらしく計算で決定しましょうとい
多重比較
多重比較 multiple comparison (Post-hoc test) 検定の多重性の理解は重要！ １）多重比較とは ３つ以上の群で、個々の群と群を検定する場合に、有意水準を上げずに（第一種過誤率を保ったまま）行う検定法。 ANOVA（分散分析）で、有意差があった場合にどの群とどの群に有意差があるか調べる場合に使用されることが多い。 ２）多重性とは ひとつの実験系で、統計的検定を繰り返すことをいう。 検定を繰り返すことにより、１回のみ検定を行った場合より第一種過誤率が大きくなってしまう。 すなわち、有意差がでる可能性が高くなってしまう。 ３）なぜ、多重比較が必要か 分散分析のところでも述べたが、多群の比較をおこなうのに例えば２標本ｔ検定を繰り返すと有意水準があまくなってしまうのである。 A,B,Cの３群について、A-B,A-C,B-Cの すべてについて２標本ｔ検定を行
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