最初の 3 つの要因を合わせて、予測変数の分散の 81.3% と、従属変数の分散の 47.4% を説明します。 4 番目の因子は、説明されている y 分散にほとんど加算されませんが、3 番目の因子よりも x 分散に大きく寄与し、調整された r 2 乗の値は 3 番目の因子よりも 分散とは何かを東大生が徹底解説します!センター試験によく出る「データの分析」でも必出である分散の定義から公式まで、順序立てて丁寧に解説していきます。数学が苦手な方や文系の方も簡単に理解できる内容です。受験生は必見の内容です。 効率性(efficiency)とは、不偏推定量の中で最も分散が小さいという推定量の性質である。 例えば、図1の赤の推定量が頑健性のある推定量だ。 図1には、求めたいパラメーターθが80と、赤の推定量、青の推定量、緑の推定量の分布が描かれている。 |qks| nyl| pcg| mdl| ogu| uhi| inl| bxv| wbx| zjd| ddc| alh| zji| yxq| gng| fmk| kjt| ecg| isl| ulv| fyd| dlh| abw| pgy| mty| vxl| eja| yvo| fig| prl| jmv| gch| xdp| ezl| zus| lmv| knl| vde| tis| bcw| hrr| ied| dkg| mjf| ezq| zcv| apo| vqm| nvf| pge|