Kruskal-Wallis検定

一元配置分散分析に対応するノンパラメトリック検定としてKruskal-Wallis検定があります。実務でも良く使う手法だと思います。が、これまで記事中で触れた事はあるのですが記事にしていないことに気づきました。ということで、Kruskal-Wallis検定です。 Kruskal-Wallis検定でわかる事 Kruskal-Wallis（クラスカル・ウォリス）検定は、3つ以上のグループ間に差があるかどうかを知りたい時に用いるノンパラメトリック検定です。一元配置分散分析が3つ以上の水準の平均の差を検定するのに対し、Kruskal-Wallis検定は3つ以上の水準の中央値の差を検定します。なので、分…

グラフのフォント

回帰分析を中心に色々な可視化方法（作図）を説明してきましたが、図（グラフ）の中には文字があります。グラフ中の文字について、どのようなフォントを使う一般論をまとめています。私自身はデータとそれを説明する科学的なモデルが重要だと思っているので、誤解なく伝われば何でも良いと思います。で、誤解なくが難しいのですが。 セリフフォントとグラフ まず、フォントの大別として、セリフ体[1]というものがあります。セリフ（Serif）とは、文字端部にある小さな飾りの事を指します。セリフを持つ書体をローマン体と呼び、セリフのない書体はサンセリフ体[2]と呼ばれます。「サン」とは、フランス語で「〜のない」という意味で…

DFFITS

回帰分析の診断方法の一つに、てこ比というものがあります。これをさらに拡張するとCookの距離やDFFITSといった指標に繋がります。 Cookの距離(Cook’s distance) Cook の距離はアメリカの統計学者 R. Dennis Cookの名にちなみます。彼は1977年にこの概念を導入しています。[1] Cook の距離は全てデータ用いた場合と1つのデータを除いた後求めた回帰式による予測値を用いた場合との差に関する指標です。Cook の距離が大きいと、そのデータが予測値に大きな影響を与えていることになります。つまりCook の距離が大きいデータは異常値である可能性があります。一つの…

クックの距離(Cook’s distance)

回帰分析の診断方法の一つに、てこ比というものがあります。これをさらに拡張するとCook の距離やDFFITSといった指標に繋がります。今回はCookの距離について。 Cook の距離(Cook’s distance) Cook の距離はアメリカの統計学者 R. Dennis Cookの名にちなみます。彼は1977年にこの概念を導入しています。[1] Cook の距離は全てデータ用いた場合と1つのデータを除いた後求めた回帰式による予測値を用いた場合との差に関する指標です。Cook の距離が大きいと、そのデータが予測値に大きな影響を与えていることになります。つまりCook の距離が大きいデータは異…