ryamada22 https://blog.hatena.ne.jp/ryamada22/ ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ https://ryamada22.hatenablog.jp/ 統計 相関 Multiple correlation coefficient 残差の式変形についてのメモはこちら ただし、は従属変数の観測値、は説明変数によって表される個々の期待値、は全サンプルの平均 この式は、のように多説明変数の線形モデルを想定している 分母はtotal sum of squares。分子は、モデルに回帰された分(regression sum of squares) 説明変数が１つのときは、通常の相関係数、２つ以上のときには、Multiple correlation coefficient ソースはこちら 多変数を分割する 今、従属変数がある。k+p個の説明変数がある。 k+p個の説明… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fryamada22.hatenablog.jp%2Fentry%2F20060915%2F1158319321" title="Multiple correlation coefficient, partial correlation coefficient - ryamadaの遺伝学・遺伝統計学メモ" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> http://d.hatena.ne.jp/cgi-bin/mimetex.cgi?R%5E2~=~%5Cfrac%7B%5Csum_i~(%5Chat%7BY_i%7D-%5Cbar%7BY%7D)%5E2%7D%7B%5Csum_i(Y_i-%5Cbar%7BY%7D)%5E2%7D=%5Cfrac%7B%5Csum_i(Y_i-%5Cbar%7BY%7D)%5E2-%5Csum_i(Y_i-%5Chat%7BY_i%7D)%5E2%7D%7B%5Csum_i(Y_i-%5Cbar%7BY%7D)%5E2%7D=1-%5Cfrac%7B%5Csum_i(Y_i-%5Chat%7BY_i%7D)%5E2%7D%7B%5Csum_i(Y_i-%5Cbar%7BY%7D)%5E2%7D Hatena Blog https://hatena.blog 2006-09-15 20:22:01 rich https://ryamada22.hatenablog.jp/entry/20060915/1158319321 1.0 100%