2012/02/03 いろいろな回帰モデル・クラス分類モデルを構築したり、モデルの中のハイパーパラメータ (PLSの成分数など) を決めたりするとき、モデルを評価・比較しなければなりません。そのためのモデルの検証 (model validation) の方法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。 Rで学ぶ回帰分析 補足：重回帰分析における交互作用の検討 M2 新屋裕太 2013/07/10 （復習）回帰分析について • 変数間の因果関係の方向性を仮定し、1つまたは複数の独立 変数によって従属変数をどれくらい説明できるのかを検討する ### 内容概要 今回はざっくりと回帰分析、決定木、ランダムフォレストやアンサンブル学習、機械学習の評価指標など モデリングの基礎的な知識の整理を行います。また順次、Pythonによる実装方法を見て行きます。 2001/12/06 回帰モデルにおける記述子の選択理由 物性特徴量の回帰予測モデルにおいて記述子選択は予測性能を決める重要な問題である。本論文 では記述子間距離を利用した階層的クラスタリングでデータから同種・異種グループを定義し、樹 回帰 回帰とは 機械学習 モデルの一般的なタイプの 1 つである回帰は変数間の関係を推定します。 分類モデルは観察が属するカテゴリを特定しますが、回帰は数値を推定します。 機械学習とデータサイエンスの文脈では、回帰とは、連続従属変数の推定または入力変数（特徴量）のリストから
背景これについて多くの議論があるので、私はStackExchangeの以前の踏み板から、そして猛烈にグーグルすることによって私の答えを見つけることができると思いました。半日を使って(バイオ)統計の参考書をRで1冊しか見つけ出そうとしてしまった後、私は完全に混乱し、あきらめなければなら
比例ハザード回帰モデルで は、イベントが起こるまでの時間をアウトカムとして用いますが、統 計的な検出力（本当に差があるときに差があると統計的な検定で判断する確率 ）はイベント発生 数が多いほど高くなります。 齋藤経史（Keiji Saito）が作成した経済学の論文やレポートを置いています。ここに載せているPDFは、ダウンロードして全文を読むことができます。 PLS 回帰におけるモデル選択 橋本淳樹 田中豊y 概要 PLS 法は最初に開発された計量化学の分野では勿論のこと，他の分野においても応用面でその性能が高 く評価され広く用いられている．一方で，PLS 法の統計的な性質についてはまだまだ理論的に整理された ルモデリングの基本的な考え方です。【質問者K】「生徒個人―クラス―学校」といった とき、クラスの場合で言えば、教師がどういう 人であるかという変数を取ることがあると思い ます。その場合のデータは教師から取るのか、
PLS 回帰におけるモデル選択 橋本淳樹 田中豊y 概要 PLS 法は最初に開発された計量化学の分野では勿論のこと，他の分野においても応用面でその性能が高 く評価され広く用いられている．一方で，PLS 法の統計的な性質についてはまだまだ理論的に整理された
2016/08/13 13章回帰分析の基礎 2つ以上の変数についての関 係を見る． 1つの変数を結果，その他の 変数を原因として，因果関係 を説明しようとするもの． 厳密な意味での因果関係で はない。1 例（因果・相関関係等） 勤務年数が長ければ 2015/12/30 回帰分析とは 特定変数の変動は別の変数によりもたらされる 変数間の関係を示す回帰モデルと呼ばれる 数式 を観測データから求めること 平たく言うと，特定変数の値を，他の変数で 予測 する 説明変数 （独立変数） それを使って予測する変数 回帰分析（単回帰モデル） N個のデータの組、(y i,x i); i =1LN、が与えられている場合について考えてみます。例えば、y i が国語の点数、 x i が英語の点数とします。このとき、 y i を x i の一次式 ax i +b で表わすことを考えます。
第8章 単回帰分析 授業テーマ：広範囲にわたる統計学の手法を、適切な深さで理解する。ver. 1.1a 1 多変量解析の必要性 これまでの解析では、主に、ひとつの目的変数に、ひとつの説明変数（観測でき る変数）を考えて来た。
回帰分析（単回帰モデル） N個のデータの組、(y i,x i); i =1LN、が与えられている場合について考えてみます。例えば、y i が国語の点数、 x i が英語の点数とします。このとき、 y i を x i の一次式 ax i +b で表わすことを考えます。 京都大学 博士（工学） 氏名 茂森 弘靖 論文題目 局所回帰モデルを用いた鉄鋼製品の品質設計と品質制御 （論文内容の要旨） 本論文は，鉄鋼製品における品質の精度向上を目的に， Just- In-Time モデリングの 一種の局所回帰モデルを 2017/03/10 2013/10/03 2019/04/30 ロジスティック回帰モデル族における層別変数がある場合の 近似ベイズ最適な予測法に関する研究 情報数理応用研究 5216C002-6 荒井琢充 指導教員 後藤正幸 A Study of Approximate Bayesian Prediction Algorithm using Strati cation
第8章 単回帰分析 授業テーマ：広範囲にわたる統計学の手法を、適切な深さで理解する。ver. 1.1a 1 多変量解析の必要性 これまでの解析では、主に、ひとつの目的変数に、ひとつの説明変数（観測でき る変数）を考えて来た。 目次 ロジスティック回帰入門 ロジスティックモデルの重要な特殊例 ロジスティック回帰でのオッズ比の計算 最尤法：全体像 最尤法を使った統計的推論 モデリングの戦略ガイドライン 交互作用と交絡因子を評価するモデリングの戦略 その他のモデリング戦略検討項目 ロジスティック回帰の 統計による野球の攻撃戦略 ～重回帰分析，ロジスティック回帰分析，判別分析を用いて～ 2007MI193 太田浩貴 指導教員：尾崎俊治 1 はじめに 野球は一球ごとにプレーが止まる競技で，その都度チー ムのとる作戦が変わってくる．特に 2012/02/03 いろいろな回帰モデル・クラス分類モデルを構築したり、モデルの中のハイパーパラメータ (PLSの成分数など) を決めたりするとき、モデルを評価・比較しなければなりません。そのためのモデルの検証 (model validation) の方法について、pdfとパワーポイントの資料を作成しました。 Rで学ぶ回帰分析 補足：重回帰分析における交互作用の検討 M2 新屋裕太 2013/07/10 （復習）回帰分析について • 変数間の因果関係の方向性を仮定し、1つまたは複数の独立 変数によって従属変数をどれくらい説明できるのかを検討する
背景これについて多くの議論があるので、私はStackExchangeの以前の踏み板から、そして猛烈にグーグルすることによって私の答えを見つけることができると思いました。半日を使って(バイオ)統計の参考書をRで1冊しか見つけ出そうとしてしまった後、私は完全に混乱し、あきらめなければなら
2020/03/02 回帰モデリングの試み，R言語によるデータ分析 241 ない，我々は何をすればよいのか」と，ある学生 から逆に問いかけられた。そこで，「明日の気温 について，前例に出した体重，身長の位置にベタ ーと思われる要因をあてはめて考えてみる」と説 2018/01/05 本書は，David W. Hosmer Jr., Stanley Lemeshow, Rodney X. Sturdivant の“Applied Logistic Regression, Third Edition”の翻訳である。 非常に簡潔にわかりやすく書かれたロジスティック回帰モデルの入門書であり，医薬研究の分野を中心 MARS – 多変量適応回帰スプライン（Multivariate Adaptive Regression Splines） 自動非線形回帰 MARS モデリングエンジンは、本質的な非線形性と相互作用をキャプチャしながら、従来の回帰に似た形式の結果を必要とするユーザーに最適