人力検索はてな
モバイル版を表示しています。PC版はこちら
i-mobile

多変量解析の分類と、一般線形モデルおよび一般化線形モデルは、どういう関係があるのでしょうか?
例えば、「多変量解析の重回帰分析と数量化1類は一般線形化モデルのうちのひとつ」だとかいったことが知りたいです。
知っている方がいらっしゃったら、教えてください。


↓参考:目的による多変量解析の分類
http://www.interq.or.jp/pluto/tunes/multvaranalysis.html

↓参考:教えてgoo一般線形モデルと一般化線形モデルの違い
http://oshiete1.goo.ne.jp/kotaeru.php3?q=773055

●質問者: syk_co
●カテゴリ:学習・教育 科学・統計資料
✍キーワード:ひとつ モデル 回帰 教えてgoo 目的
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 2/2件

▽最新の回答へ

1 ● Dursan
●35ポイント

「多変量解析法の分類」はその目的(予測と分類)の「コンセプト」に依拠するものです。

線形モデルは、複数の変量の影響をまとめるために多元の加算として算出をするというアイデアです。多変量解析においては「コンセプトの実現のため」のデータを算出するための「計算の考え方」として用いられています。

例)因子分析(分類の多変量解析)

http://case.f7.ems.okayama-u.ac.jp/statedu/hbw2-book/node90.html

「多変量解析」と「線形モデル」の関係を分かりやすくするための比較対象としては、ニューロネットワークや遺伝子アルゴリズムなどのいわゆる「複雑系」が上げられます。「線形モデル」は結果を算出する過程を明らかにしますが、「複雑系」は算出の過程が雑多で理解しにくくなっています。

以上、乱文ごめんなさい。

◎質問者からの返答

どういう関係にあるのかは、まだもやもやっとした状態ですが、「多変量解析法」と「モデル」が違うものだということが分かりました。(初心者なので、それすら理解できていませんでした…)教えていただいて、ありがとうございました。


2 ● tsubo1
●35ポイント

http://userwww.sfsu.edu/~efc/classes/biol710/Glz/Generalized%20L...

このページによれば、重回帰分析、多変量分散分析、主成分分析、判別分析は一般線形モデルにあたります。分散分析・共分散分析も一般線形モデルです。

一般化線形モデルについては私はほとんど知りませんが、上記のリンク先を見ると、ロジスティック回帰分析, Multiway Frequency Analysis (Log-Linear Models), Logit Models, and ポワソン回帰 が例としてあげられています。

◎質問者からの返答

一般化線形モデルは、比較的新しいモデルのようですね。良い日本語のページ、資料はなかなか見つかりませんでした。

教えていただいて、ありがとうございました。

関連質問


●質問をもっと探す●



0.人力検索はてなトップ
8.このページを友達に紹介
9.このページの先頭へ
対応機種一覧
お問い合わせ
ヘルプ/お知らせ
ログイン
無料ユーザー登録
はてなトップ