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2 5 3.一般化線形モデル色々_Gamma回帰と対数線形モデル
- 2. 2 一般化線形モデルをマスターしよう 予測と確率分布 尤度と最尤法 一般化線形モデル基礎 Devianceと尤度比検定 一般化線形モデル色々 是非！！ ゼロ切断?過剰モデル、 一般化線形混合モデル
- 5. 5 ガンマ分布 0未満にならない連続データに使用する ?? ? ? ? ??1 Γ ? k ： 形状母数 θ ： 尺度母数
- 6. 6 実演
- 9. 9 分割表の検定 例）ナマズが騒ぐと地震が起きるか？ 地震が起こった時ナマズが騒いだ回数 ：30回 地震が起こった時ナマズが騒がなかった回数 ：10回 ナマズが騒ぐと地震が起きる！！ ナマズすげぇ！？
- 10. 10 分割表の検定 例）ナマズが騒ぐと地震が起きるか？ 地震が起こった時ナマズが騒いだ回数 ：30回 地震が起こった時ナマズが騒がなかった回数 ：10回 地震が起こらなかった時ナマズが騒いだ回数 ： 300回 地震が起こらなかった時ナマズが騒がなかった回数 ： 100回 ナマズは常に騒いでいる！ 地震関係なし！！
- 11. 11 分割表の検定 例）ナマズが騒ぐと地震が起きるか？ ナマズ 地震 あった なかった 合計 騒いだ 30 300 330 じっとしてた 10 100 110 合計 40 400 440 ナマズ 地震 あった なかった 合計 騒いだ 30 10 40 じっとしてた 10 390 400 合計 40 400 440 ナマズ 関係なし ナマズ 最強！！
- 12. 12 分割表でGLM ナマズ 地震 あった なかった 合計 騒いだ 30 300 330 じっとしてた 10 100 110 合計 40 400 440 コレを ナマズ 地震 頻度 騒いだ あった 30 騒いだ なかった 300 じっとしてた あった 10 じっとしてた なかった 100 こうする
- 13. 13 分割表でGLM ナマズ 地震 頻度 騒いだ あった 30 騒いだ なかった 300 じっとしてた あった 10 じっとしてた なかった 100 サンプルサイズは4 データは正数値 ポアソン回帰でOK
- 14. 14 分割表でGLM ナマズ 地震 頻度 騒いだ あった 30 騒いだ なかった 10 じっとしてた あった 10 じっとしてた なかった 390 もしもナマズが「有意に」 効果を持っているなら…… 地震が起こるによる頻度の影響 ナマズが騒ぐとき → ＋２０の補正 ナマズがじっとしてるとき → －３８０の補正 ナマズの行動によって、地震の影響が変化する
- 15. 15 分割表でGLM ナマズ 地震 頻度 騒いだ あった 30 騒いだ なかった 10 じっとしてた あった 10 じっとしてた なかった 390 もしもナマズが「有意に」 効果を持っているなら…… ナマズの行動によって、地震の影響が変化する 変数同士が交互に影響を与え合っている 交互作用
- 16. 16 まとめ ナマズ 地震 あった なかった 合計 騒いだ 30 300 330 じっとしてた 10 100 110 合計 40 400 440 分割表を ナマズ 地震 頻度 騒いだ あった 30 騒いだ なかった 300 じっとしてた あった 10 じっとしてた なかった 100 データフレームに変換 ポアソン回帰～交互作用の有無を検定 （対数線形モデル） 質問どうぞ！
- 17. 17 実演