暗号資産Q&A
線形回帰で標準化された係数を解釈するにはどうすればよいですか?
線形回帰で標準化された係数を解釈するにはどうすればよいですか?
CryptoNinja
Sat Oct 12 2024
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線形回帰の文脈における標準化係数の意味と解釈を理解しようとしています。
これらの係数は、予測変数と応答変数の間の関係を説明するのにどのように役立ちますか?
6 回答
Margherita
Sun Oct 13 2024
標準化された単位を使用すると、元のスケールに関係なく、変数やモデル間の比較が容易になるため、利点があります。
また、どの独立変数が従属変数に最も強い影響を与えるかを特定するのにも役立ちます。
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Valentino
Sun Oct 13 2024
標準化された回帰係数は、従属変数 Y の予想される変化を定量化する指標として機能し、SY の標準化単位で表されます。
このアプローチにより、各単位が統計的に 1 つの標準偏差に相当することが保証されます。
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Daniele
Sun Oct 13 2024
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SkylitEnchantment
Sun Oct 13 2024
この係数の計算には、回帰係数 bi に独立変数 Xi (S Xi として示される) の標準偏差を乗算することが含まれます。
このステップでは、Xi 内の変動を考慮して回帰係数を調整します。
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MysticGlider
Sun Oct 13 2024
続いて、結果が Y の標準偏差で除算され、SY として示されます。
この分割により、Y の予想される変化が標準化され、異なるスケールの変数間での比較が可能になります。
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