理学療法士がまとめたノート

統計学備忘録(R言語のメモ)

since2016 ときどきTEXのメモ

最尤推定法

ロジスティック回帰分析の基礎

投稿日:2018.2.13 最終更新日:2022.10.11 第20回日本神経理学療法学会学術大会 ポスター発表の参考資料 説明変数がが単一かつ連続変数の場合 ロジット関数 (標準)ロジスティック関数ロジット関数の逆関数= サンプルirisより 品種"virginica=1"、"別の品種=…

Nagelkerke's R squared

Nagelkerkes's R2 の求め方 logL: 最大対数尤度 deviance =-2*logL Dnull: Null modelのdeviance D: 予測したモデル(変数あり)のdeviance n: サンプルサイズ R2 : Nagelkerkes's R2 irisを使用してRのパッケージ(fmsb)で算出 library(fmsb) dat <- iris[i…

最小二乗法と最尤推定法

投稿日:2022.3.9 irisを使用した単回帰分析 まずは最小二乗法 dat = iris fit1 <- lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = dat) summary(fit1) Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) 6.5262 0.4789 13.63 <2e-16 *** Sepal.Width…

散布図に直線を描く

x <- rnorm(20) #乱数を使用してるので毎回変わります y <- c(1:20) plot(x,y) xs <- seq(min(x), max(x), length=1000) # xの影響を含むモデル fit <- glm(y~x,family = poisson) lines(xs, exp(fit$coef[1] + xs*fit$coef[2])) # 切片のみのモデル fit.nul…

二項分布からの最尤推定 (旧)

二項分布からの最尤推定 投稿日2017.6.13 更新日2017.10.4 理解してなかったのでもう一度勉強します二項分布の復習 確率1/2が最も尤もらしい例 右側の数値は同時確率 どう見てもP=0.5が最も尤もらしい確率です!最尤原理 最尤原理は、現在起きている事象の起…

ポアソン分布の最尤推定

忘れないうちに書いときますポアソン分布とは…二項分布において、n(→∞)が大きく、p(→0)が小さい場合の確率分布. 平均1,3,5,7のポアソン分布y<-0:15prob<-dpois(y,lambda = 1) #ラムダ=1plot(y,prob,type = "b",lty=2,xlim=c(0,15),ylim=c(0,0.4),xlab = …