今回のRに関する記事はマジメです。役に立つ人には多少は役に立つかもしれません。 Rのデフォルト関数で、標準化回帰係数を出力してくれるものはないよう。 独立変数がすべて量的変数ならたとえば、scale() などを介すことで簡単に計算できます。 しかし問題になるのは、名義尺度などの変数です。Rの lm(), glm() では名義尺度が含まれていた場合、自動的にダミー変数化して計算してくれますが、標準化回帰係数を計算するうえでは問題が起こります。 たとえば、標準化回帰係数を出力するとうたう lm.beta()関数が {QuantPsyc}パッケージにありますが*1、僕の理解が間違っていなければ、プログラムにミスがあります。これを名義尺度が含まれる回帰分析に適用すると、おそらく計算がおかしくなるはず（理由は後述）。 lm.Beta() とまれ修正版をつくってみました。 lm.Beta <- fun
表 1 のような $k \times m$ 分割表で，変数 $A$ の第 $i$ カテゴリー，変数 $B$ の第 $j$ カテゴリーの観察値を $O_{ij}$ とする。また，$n_{i \cdot }$ を第 $i$ 行の合計，$n_{ \cdot j}$ を第 $j$ 列の合計とする。 \[ E_{ij} = n\ \left (\frac{n_{i\cdot}}{n}\ \frac{n_{\cdot j}}{n} \right )= \frac{n_{i\cdot}\ n_{\cdot j}} {n} \] 全ての桝目について $\displaystyle \frac{( O_{ij} - E_{ij} ) ^{2}}{E_{ij}}$ の合計をとったものを $\chi^2_0$ とする （これは，独立性の検定に使用される）。 \[ \chi^2_0 = \sum_{i=1}^k \
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
