最初の書評: 回帰分析について本「回帰分析の理解 - 条件付き分布アプローチ」の合計 490 ページの最初の 10 ページは、あなたの心を驚かせることはありません。 ただし、すでに理解していることを読むことは、気分が良くなるので常に良いことです。
この本は、いくつかの用語を規定し、(あまりにも) 多くの言葉を使って、測定によって観察されるものは、実際にあるものの正確な表現ではないことを述べています。
例 (本から引用しましたが、大幅に短縮):
測定された円の円周 (Y) は、Y = π*x^2 です。 このモデルは、測定された円が数学的に完全である場合にのみ正確または決定論的です。 これは決して当てはまらないため、測定された円には当然欠陥があり、測定システムが不確実であるため、モデルは間違っています。
強調表示: 「データは、データを生成するプロセスを対象としています。」
キャリパーで円の直径を測定する場合、生成されるデータは、測定量ではなく、測定システム (キャリパー) のプロセスを対象としています。
簡単に言えば、データは、測定量の実際の推定ではなく、測定の正確さを表しています。
この本は、Y = f(x) を修正する必要があることを示しています。これは、母集団 Y または x が続く可能性を無視しているためです。 この本では、代わりに Y | を使用しています。 X = x ~ p(y|x)、ここで p は y と x の分布を示します。 これが「条件付き分布アプローチ」の一般的な考え方です。
もっと読みたいと思っていますので、お楽しみに。
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