基本的な回帰モデル > 対数線形分散モデル
公開日: 09/19/2023

対数線形分散モデル

応答の分散と平均をモデル化

「モデルのあてはめ」プラットフォームの[対数線形‐分散]手法を用いると、回帰モデルによって、応答の平均と分散を同時にモデル化できます。応答の平均に線形モデルをあてはめるのと同時に、分散の対数に対しても別の線形モデルをあてはめます。

メモ: 推定値というのは、適切な計画によってデータが収集され、そのデータがモデルによくあてはまっていて、そのデータの標本サイズが大きい場合に初めて良い値になります。また、分散をあてはめるときは、平均をあてはめるときよりさらに多くのデータが必要です。

実験の目的が、応答をただ最大化(または最小化)するのではなく、目標値に合わせ、同時にばらつきを最小にすることである場合がよくあります。対数線形分散モデルを使えば、汎用的かつ効率的な方法で分散をモデル化することができます。なお、繰り返しのあるデータ、繰り返しのないデータの両方に、このモデルは適用できます。

目次

対数線形分散モデルの概要

対数線形分散の使用例

「対数線形分散」手法の起動

「対数線形分散によるあてはめ」レポート

「対数線形分散によるあてはめ」レポートのオプション

対数線形分散モデルの別例

対数線形分散モデルの残差の検討例
対数線形分散モデルをあてはめて、プロファイルを使用する例
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