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この演習はコースの一部です
第1章では、回帰モデルに対して記述的分析だけでなく推測的分析を行う理由と方法を理解します。
現在の演習
この章では、回帰モデルに対してシミュレーションを用いてサンプリング分布の考え方を学びます。
この章では、線形回帰モデルで推測を行うために t 分布を使う方法を学びます。さらに、応答変数の予測区間の作り方についても学びます。
加えて、線形モデルを用いてより大きな母集団について主張する際に重要となる技術的条件を検討します。
この章では、多重共線性や重回帰モデルにおける推測など、線形モデルの推測の基本を発展させるトピックを扱います。