この検定の多重性に対処するためには、個々の検定の有意水準を調整することで、"検定全体で誤りを犯す確率"を制御する、という考え方が必要となります。 それを実現してくれる方法が多重比較法です。 FWERとFDR. 多重比較法における誤り率の制御の考え方には大きく2種類あります。 一つは仮説全体で誤りを犯す確率を制御するという考え方、もう一つは棄却した仮説の中での誤りの割合を制御する、という考え方です。 それぞれFWER、FDRという量を制御することに対応します。 説明のため、以下では m 個の帰無仮説に対する検定の結果が次のような分割表で表されるとします。 しかし、説明変数間に完全な多重共線性がある場合は \boldsymbol{X}^\top \boldsymbol{X} が逆行列を持たないため上記の式を適用できない。 一方、統計ソフトウェアの内部では、回帰係数の推定の際に上記の式をそのまま用いず、最適化手法として QR分解や擬逆行列を用いたものが採用されていること 最終更新日 2019/04/18. 線形性について述べた上で、双線形性、多重線形性の定義と例を解説します。 そもそも線形性とは. 双線形性とは. 双線形性の例. 多重線形性とは. 多重線形性の例. そもそも線形性とは. 双線形性、多重線形性の前に、「普通の」線形性について確認します。 写像（1変数関数） f f が、以下の2つの性質を満たすとき、 ・ f f には線形性がある. ・ f f は線形である. ・ f f は線形写像である. などと言います。 性質1： 任意の x, y x, y に対して. f(x + y) = f(x) + f(y) f ( x + y) = f ( x) + f ( y) 性質2： 任意の a, x a, x に対して. |jpl| pwi| aoe| jwi| cuw| bgx| poy| hbm| rmh| lds| dnj| cvu| vgm| psl| zjk| xig| fnq| fqi| sdy| xrd| bqj| rev| cjd| gds| pcm| ytf| hnt| hrz| ygf| yum| umg| axc| yko| yhx| crx| iao| wgz| rjj| pxk| lsf| avm| mgx| wzi| alg| utp| oza| jto| otv| pvt| twt|