| | 統計WEB

誤判別率

モデルから予測を行ったときに、実際の観測値と異なる予測をした件数が、全予測件数に占める割合。

エクセル統計二項ロジスティック回帰分析

コバリミン法

因子分析の因子軸の回転におけるオブリミン法の1つ。

エクセル統計因子分析
秀吉多変量解析 | 因子分析

コクラン=マンテル=ヘンツェル検定

2行×2列のクロス集計表が多層に積まれたデータにおいて、層別要因の影響を調整した全体としての独立性の検定と、同じく層別要因の影響を調整した全体としてのリスク比とオッズ比の推定を行う。

層がn個あるとき、n個の層間のオッズ比は等しいと仮定し、下式から共通オッズ比を推定することができる。

CMHｔ

$R_{MH} = \frac {\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {a_id_i}{T_i}} {\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {b_ic_i}{T_i}}$

LaTex ソースコード

LaTexをハイライトする

R_{MH} = \frac {\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {a_id_i}{T_i}}
{\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {b_ic_i}{T_i}}

また、共通のカイ二乗値 $\chi_{MH}^2$ は下式から求められるので、このカイ二乗値を用いて独立性の検定を行う。

$\chi^2_{MH} = \frac{\left[\displaystyle \sum_{i = 1}^n a_i - \sum_{i = 1}^n \left( \frac {M_{1i}N_{1i}}{T_i} \right) \right]^2} {\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {M_{1i}M_{2i}N_{1i}N_{2i}}{{T_i}^2 (T_i-1)}}$

LaTex ソースコード

LaTexをハイライトする

\chi^2_{MH} = \frac{\left[\displaystyle \sum_{i = 1}^n a_i - 
\sum_{i = 1}^n \left( \frac {M_{1i}N_{1i}}{T_i} \right) \right]^2}
{\displaystyle \sum_{i = 1}^n \frac {M_{1i}M_{2i}N_{1i}N_{2i}}{{T_i}^2 (T_i-1)}}