- 締切済み
囲碁を回帰分析
- みんなの回答 （1）
- 専門家の回答
みんなの回答
- Till_When
- ベストアンサー率60% (3/5)
経済学の回帰分析と、数学で扱われる回帰分析と何が違うのかは、わかりませんが、必勝法的はものを調べてたいのであれば、ゲーム理論に囲碁の必勝法があったかと記憶しています。確か5x5の場合だったはず。 そちらの分野を調べてみては如何でしょうか？
関連するQ&A
- か回帰分析についてです。
こんにちは。重回帰分析について質問があります。Excelの分析ツールで回帰を行いました。回帰式をＡ＝α＋β1×変数1＋β2×変数2＋β3×変数3としたとき、Ａが有意水準5％（Ｐ値）以内となっています。このとき、β1～β3のT値が、5％以内ならＡに関係かある変数になりますが、例えば、Ａを5％変動させても、変数1～変数3には、影響がないと言えますか？
- 締切済み
- 数学・算数
- 重回帰分析の偏回帰係数についての質問です。
重回帰分析の偏回帰係数についての質問です。 分析で重回帰分析をやっていたのですが、 偏回帰係数がどのくらいの値をとったらそれが有意な偏回帰係数であるかがわかりません。 どなたか教えてください。
- ベストアンサー
- 心理学・社会学
- 相関分析と重回帰分析
大学3回生で、来年度の卒論のために先行研究を読んでいます。 私が書く卒論では統計分析が必要なのですが、 先行研究を読んでいて疑問に思ったことがあるので、質問させてください。 ある論文で、変数間の相関を分析した後、重回帰分析を行っていました。 ところが、相関分析において相関の出ていない変数に対しても重回帰分析を行っており、 その結果、 「相関分析では有意な相関が見られない」にも関わらず、「重回帰分析では有意な結果が見られる」 というような書き方がなされていました。 また、この論文における考察部では、相関分析と重回帰分析をまとめて考察しており、 ほとんど重回帰分析の結果についてしか触れられていませんでした。 相関分析と重回帰分析を両方行う場合、相関がない変数についても重回帰分析を行うべきなんでしょうか？ ゼミに教授に質問しにいっても、現4回生の卒論などで忙しいのか、 今度にしてくれ、と言われてしまいましたので、こちらで質問させていただきました。 不勉強で、重回帰分析の仕組みが良くわかっておらず、大変心苦しいのですが、 宜しければ回答していただけると、とても助かります。
- 締切済み
- 心理学・社会学
- 回帰分析について概念的なところを教えて下さい
回帰分析について、統計学の初心者の私にふわっとどういうものか教えて頂けますか？ 自分の理解としてはAとBがあって、AがこのくらいならBはこのくらいだよというのが 分析できる(?) です。 また、相関関係との関連を教えて欲しいです。 相関関係を出してから回帰分析するのかなど。
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 回帰分析と分散分析
多変量解析の本を読んでおります。 記述に違和感（誤植）があったので、質問させていただきました。 疑問点は、回帰分析と分散分析のページ（p.111）です。以下原文より引用。 有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、5％の確率でしか起こらないようなことが起こったとして、帰無仮説を否定します。この場合、「帰無仮説」は、「回帰分析があてはまらない」でしたから、これを否定するということは「回帰分析があてはまる」となります（厳密には「回帰分析が当てはまらないことはない」）。 有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、「回帰分析が当てはまらない」という帰無仮説は採択されます。 このような検定の考え方で、有意Fの欄の値をαとするとき、 α＞0.05 回帰直線は却下 α＜0.05 回帰直線は採用 質問は２段落目の「有意Fに書かれた値が0.05より小さくなる場合には、「回帰分析が当てはまらない」という帰無仮説は採択されます。」の「帰無仮説は採択されます」の部分です。これは、「帰無仮説は棄却されます」ではないでしょうか。つまり、有意Fが0.05より小さい場合は、帰無仮説を棄却して、対立仮説を採択するという判断をするのではないでしょうか。私の考え方は間違っていますか。 出版社の訂正表にはこの部分に関しての訂正はありませんでした。 よろしくお願いします。 引用 意味がわかる多変量解析 石井俊全 ベレ出版 ２０１４
- ベストアンサー
- 数学・算数
- 相関分析や回帰分析について
相関分析や回帰分析についての記述が正しいのかわかりません。 間違っていたらどこが違うのか理由も教えていただけると幸いです！ (1)ある特性、例えば、身長についてゴールドンのいう第二世代(子)の平均への回帰が観測される(b<1)のとき説明変数と被説明変数を逆にした回帰計算をしてもいわば、おやの平均への回帰が観測される可能性はない。(親と子の身長には、正の相関があると考えてよい) (2)第二世代(子)が平均へと回帰するのならば、将来は、個人のもつ身長その他、さまざまな諸特性がすべて一様な社会になってしまう。(ある経済学者はそう考えた) (3)重回帰の場合、通常の決定係数を使用すると、説明変数の増加のよるあてはまりのよさの改善を誇張してしまうので、修正済み決定係数(自由度調整済み決定係数)を使用するのが普通である。もいろん、単純回帰については、決定係数と修正済み決定係数は同じものになる。 (4)決定係数は、マイナスになることはないが、修正済み係数はマイナスになりうる。 (5)回帰分析を因果関係と結びつける(説明変数を原因、被説明変数を結果と見る)ことは、記述統計の範囲を逸脱している。 よろしくお願いいたします！！！
- ベストアンサー
- 経済学・経営学
