一般化線形モデル by R
現在、わからないことがあるのでここにメモする。一般化線形モデル(GLM)のsummaryに出てくる用語についてまとめる。
Estimate
SE
Z-value
Pr ,*
についてまとめる。
上リンクを参考にする。
Estimate…データから計算された切片と偏回帰係数の値。
SE…推定の標準誤差。
t value…切片と偏回帰係数それぞれの検定における検定統計量tの値
Pr…切片と偏回帰係数それぞれの検定における有意確率。
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標準誤差…データの母集団から標本を抽出して求めた平均（標本平均）のばらつきの指標。誤差を少なくしようとするなら標準誤差を小さくする必要があります。
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Z value…平均が0、分散が1となるようにデータを標準化した値のこと。Estimate/SEで求められる。
「なんで、標準化しているんですか。」
よくわからない。Estimate/SEという式で求まることから、誤差（ばらつき）を考慮した影響量を示しているのかと思いました。笑
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*で評価されているP値について
P-value…統計的仮説検定において、帰無仮説の元で検定統計量がその値となる確率のこと。P値が小さいほど、検定統計量がその値となることはあまり起こりえないことを意味する。
「どういうことだろう？」
差がないを前提とすれば、P=0.01だとすると、１００回試行すれば、１回は差が出ること。
つまり、P値が小さいと、今回出した推定以外のことが起きることは少ないってことだよね？笑
P値が0.05未満でアスタリスク1個*
0.01未満でアスタリスク2個**
0.001未満でアスタリスク3個***
ふんわりした理解した毎回できない！
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