第12章 関連性の検定：相関この統計の概念をどう理解すればいいのでしょうか? 私の統計だけでは不十分なのかもしれません 
)))
基本的なデータ分析とモデリング第 12 章: 関連性の検定: 相関こんにちは@thiennguyen さん
このプロットのさまざまな要素の説明については、効果てこ比プロットに関連する JMP ヘルプを参照してください。
あなたが示した二変量プロットでは、信頼曲線が平均/水平線と交差しているため、適合線形線 (赤) の傾きは平均線 (緑) とは大幅に異なります。したがって、関連する X 変数 (ここでは IOP) の効果は 0 (帰無仮説、平均線 (緑) で表される) とは大幅に異なります。
レバレッジ プロットに関する JMP ヘルプ セクションから:
これが皆さんの理解に役立つことを願っています。
第 12 章: 関連性の検定: 相関こんにちは@thiennguyen 、私の理解は以下の通りです:
x 軸上で表される量 x1 の特定の結果に対して、y 軸の値で表される量 x2 の対応する結果が存在します。
図は、x1 値が増加すると x2 値が減少する可能性があるという傾向を示しており、潜在的な負の相関関係 (赤の実線) を示しています。
ただし、場合によっては、この負の傾向はそれほど強くない可能性があり、傾きの計算に不確実性が生じます。この不確実性は、信頼区間 (赤い破線) で表されます。不確実性を考慮すると、つまり、新しいデータが取得された場合、赤い線の傾きが信頼区間の境界内の任意の角度になる可能性があり、傾きの角度が値 0 になる可能性がある場合、相関関係は存在しない可能性があります。
緑の線 (傾斜角度が 0 の線) が信頼区間エンベロープの内側にある場合、これを図でグラフィカルに確認できます。
お役に立てれば幸いです。
