線形回帰モデルにおける一般的な問題点の特定と対処
最小二乗回帰は、多くの学術研究において基礎的な統計手法ですが、結果から有意義な結論を導き出すには、まず回帰モデルに問題がないことを確認する必要があります。回帰モデリングにおける一般的な問題とその対処法について入門的な知識が必要な場合は、このJMP Academicウェビナーが最適です。トピックは以下のとおりです。
- 予測変数間の相関関係に対処するために、複合変数を作成する。
- 非定常分散を扱うために、重み付き最小二乗法を使用する。
- 分散を安定化させ、歪んだデータを処理するためのボックス・コックス変換。
JMP Student Edition 19を使用して記録しました。
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高度な統計モデリング基本的なデータ分析とモデリング
