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Julia ときどき R, Python によるコンピュータプログラム,コンピュータ・サイエンス,統計学

微妙に危うい統計学ページ

2024年01月16日 | R

この作者のページは,微妙に危ういところが多い。
コメントを付ける手立てがない(ような)ので,ここで指摘する。

【回帰分析】単回帰モデル⑥ Rを利用した分析
https://df-learning.com/regression_model_6

Windows プラットフォームのようで,ファイルを読み込むのに

> #データを読みこむ
> data <- read.csv("D:\\data1.csv")

としているが,"D:/data1.csv" で読み込めるのではないかな?

R スクリプトであるが,注釈行や区切り記号の前後に適切に空白を置くことをおすすめする

> #単回帰モデルの実行
> res=lm(y~x)

以下のように

# 単回帰モデルの実行
res = lm(y ~ x)

> 単回帰直線は𝑦=β1𝑥+β0

β1, β0 は母数で,推定されたのは推定値なので b1, b0 などと書くほうが妥当。

> Prが検定統計量tより大きくなる確率を表している。
> 𝐻0:β0=0と仮定したとき
> 𝐵̂ 0=8.23以下になる確率は0.082
> 𝐻1:β1=0と仮定したとき
> 𝐵̂ 0=0.01以上になる確率は0.00253

これらはすべて誤り。特に H0, H1 の使い方は常軌を逸している。
H0 は帰無仮説,H1 は対立仮説を表す。添字は帰無仮説の順番を表すの
ではない。

> 𝐻0:β0=0と仮定したとき
> b0=8.23「よりも極端な値を取る」確率は0.082

> 𝐻0:β1=0と仮定したとき
> b0=0.01「よりも極端な値を取る」確率は0.00253

> β0は . なので有意水準0.1つまり10%で有意である

「10%有意」などというのは使わないほうがよい。

> 特性値yと焼成温度xの関係性はないとは否定できない

二重否定をするのは,「帰無仮説を棄却できるとは言えない」というとき。

特性値yと焼成温度xの関係性はない(帰無仮説が棄却される場合)

特性値yと焼成温度xの関係性はないとはいえない(二重否定。帰無仮説を棄却できない場合)

どなたか,件のページ(作者)に直接コメントする手立てをご存じの方は教えてください。

 

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1 コメント

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Unknown (Yamu)
2024-01-21 13:15:47
作者です!

Xのアカウント
@Nyamu1203
から連絡出来る
用になっているので
代理で連絡頂きました。

サイト内に
連絡フォームも
一応あるのですが
本業があり
逐一対応できない為
わかりやすい所に
置いてないです。
探す手間を
おかけしてしまい
申し訳ございません。

一旦記事を
非公開にしました。
当記事ご指摘内容確認後
再投稿致します。

ご指摘ありがとうございます
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