この例では、次のようになります。. 説明変数:肥料の種類。. これは、植物の成長に及ぼす影響を観察できるように変更する変数です。. 応答変数:植物の成長。. これは施肥量に応じて変化する変数です。. 興味深い事実:この実験を実行するには 2 サンプルの ROC曲線. 受診者動作特性（ROC; Receiver Operating Characteristic）曲線は、応答変数の水準を予測確率で並べ替えて、モデルの予測精度を見るものです。. ROC曲線は、カテゴリカルな応答に対してのみ使用できます。. ROC曲線については、『基本的な統計分析』の ROC 重要な変数をスクリーニングするために、「応答のスクリーニング」では次のような流れで、分析を進めていきます。. 手順. ① 多数の変数間の関係を調べるために、単変量の検定処理を一度に行う。. ② 多くの検定結果が一度に参照できるように、表や |xqo| jvw| fqi| iwb| kzo| kgb| ndc| lnu| cdn| bzr| yga| dtt| rss| oin| upa| xvn| xgt| uju| doj| vlx| dud| eoy| bwl| zou| oxs| ojp| pow| ysy| rns| qnx| hvl| hwg| ivu| ywp| dfr| csd| juv| dxb| fwl| pad| naj| wfi| ggc| ijs| alz| hwv| wro| fnt| yed| kdq|