複数の二値説明変数と連続値の目的変数Pを持つﾃﾞｰﾀで､説明変数が目的変数に与える影響を考えます｡この時､説明変数V1を持つﾃﾞｰﾀのP平均値=F(V1) つまり､V1によるP…

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複数の二値説明変数と連続値の目的変数Pを持つﾃﾞｰﾀで､
説明変数が目的変数に与える影響を考えます｡

この時､説明変数V1を持つﾃﾞｰﾀのP平均値=F(V1)
つまり､V1によるPの期待値を計算します｡

この時､この値の､
ﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞ的な意味は？
この値に名前が付いてるでしょうか？

そして､

VがPに対して正負の影響を与える分岐点は､F(V)の値が何の時でしょうか？
全ﾃﾞｰﾀPの平均値が､分岐点でよいでしょうか？

●質問者: tak
●ｶﾃｺﾞﾘ:学習･教育科学･統計資料
○ 状態 :終了
└ 回答数 : 1/1件

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▽1 ● 井戸端さん
●100ﾎﾟｲﾝﾄ

複数の二値説明変数と連続値の目的変数Pを持つﾃﾞｰﾀ

数量化理論で処理できそうなﾃﾞｰﾀね｡

ﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞ的な意味は？

説明変数1つ1つに重みづけをして回帰分析のようなことを行って従属変数Pの値を求める式を作る段階ね｡
このあたりの例がわかりやすいかしら？
重回帰分析

VがPに対して正負の影響を与える分岐点は､F(V)の値が何の時でしょうか？
全ﾃﾞｰﾀPの平均値が､分岐点でよいでしょうか？

説明変数と目的変数Pの関係がﾘﾆｱであるとは限らないわ｡だから平均値が分岐点みたいなことは言えないの｡分岐点を探るには数量化II類が使えるわ｡
数量化2類PDF

takさんのｺﾒﾝﾄ
重回帰であまり適切でないと思われる理由は､説明変数の数がとてつもなく多いからです｡数量化?類も適切ではないと思われます｡目的変数が連続値であり､(離散)説明変数の目的変数に対する影響を連続値で得たいからです｡目的変数は確率的な数字ではなく､あくまで連続値として得られます｡

井戸端さんさんのｺﾒﾝﾄ
>> 重回帰であまり適切でないと思われる理由は､説明変数の数がとてつもなく多いからです｡ << 寄与率の低い説明変数を除外していく作業が必要ね｡ >> 数量化II類も適切ではないと思われます｡目的変数が連続値であり､(離散)説明変数の目的変数に対する影響を連続値で得たいからです｡目的変数は確率的な数字ではなく､あくまで連続値として得られます｡ << 連続も不連続もとどのつまりは一緒よ｡目的変数と説明変数の関係をどうとらえるかどう見せるかは使う人の視線次第なの｡あなたが適切でないと思うならそれはそうでしょうし､見る人がみれば適切かもしれないし､､見せ方によって適切となることもあるってこと｡

takさんのｺﾒﾝﾄ
では､ﾘﾝｸ先の 4.再利用意向が､上限下限の無い実数値だった時の計算方法は？

井戸端さんさんのｺﾒﾝﾄ
>> 上限下限の無い実数値 << あなたの知りたいことは次のようなものじゃなかったのかしら？ >> VがPに対して正負の影響を与える分岐点は､F(V)の値が何の時でしょうか？全ﾃﾞｰﾀPの平均値が､分岐点でよいでしょうか？ << 正か負かということだったからII類を選んだのよ｡違うという事なら前提条件から総崩れになるわ｡

takさんのｺﾒﾝﾄ
説明変数の目的変数への影響です｡目的変数に対してﾌﾟﾗｽの影響を与えるかﾏｲﾅｽか､です｡説明変数も億ぐらいはあるという前提です｡

井戸端さんさんのｺﾒﾝﾄ
>> 説明変数の目的変数への影響です｡ << 確認するまでもないわよ｡ >> 目的変数に対してﾌﾟﾗｽの影響を与えるかﾏｲﾅｽか､です｡ << 二値説明変数なんだから極論しちゃうと目的変数の正側に1が多いか負側に1が多いかだけの問題よ｡でも1つだけじゃなくてたくさんの説明変数があるんだからそれぞれの関わり具合を求める必要があるでしょ｡だからII類を出したの｡ >> 説明変数も億ぐらいはある << 非現実的すぎるわ｡ｶｵｽね｡ｺﾝﾋﾟｭｰﾀも有限なのよ｡だからﾃﾞｰﾀﾏｲﾆﾝｸﾞにはﾃﾞｰﾀの取捨選択も必須事項なの｡ﾌﾙｲにかけることを考えないと限がないわよ｡

takさんのｺﾒﾝﾄ
では､ﾘﾝｸ先の 4.再利用意向が､上限下限の無い実数値だった時の計算方法は？

井戸端さんさんのｺﾒﾝﾄ
>> では､ﾘﾝｸ先の 4.再利用意向が､上限下限の無い実数値だった時の計算方法は？ << 先日のｺﾒﾝﾄとまったく同じ文章ね｡ｺﾋﾟﾍﾟﾐｽかしら？人力検索の不具合？それとも別の何か？

takさんのｺﾒﾝﾄ
数量化?類は適切では無い､と言う事でしょうか？

井戸端さんさんのｺﾒﾝﾄ
整理はできたかしら？あなたの質問は影響がﾌﾟﾗｽに働くかﾏｲﾅｽに働くかなのだからII類よ｡実数値を知りたいならI類(≒重回帰)になるわ｡最初の回答を読み返してね｡