xmldtp https://blog.hatena.ne.jp/xmldtp/ ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるきーPART2 https://xmldtp.hatenadiary.org/ AI・BigData 統計モデルの続き、順序・名義変数を使ったSEMについて 講義のメモメモ ・カテゴリカルデータを含んだ多変量解析 →順序変数で通常の相関係数を出すと、精度が悪くなる ・閾値のモデル：連続変数が背後にある 順序変数を取り扱う方法 （１）四分相関（テトラコリック相関） （２）ポリコリック相関（重分相関） 片方が順序変数、片方が連続変数 （３）双列相関（シリアル相関） （４）ポリシリアル相関（重双相関） 注意：２変量正規分布になっていないものを当てはめるとX 相関係数がソフトで異なるかも（大きな問題にはならないかも） ※ピアソンでいくかは微妙。 ５件法、４件法？ →２件法、３件法は、上記の方法 ４件法… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fxmldtp.hatenadiary.org%2Fentry%2F10eb805cdac57535421bf2d65e4026bf" title="統計モデル その１０　順序・名義変数を使ったSEM - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるきーPART2" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2014-01-27 11:55:41 rich https://xmldtp.hatenadiary.org/entry/10eb805cdac57535421bf2d65e4026bf 1.0 100%