1 7.Type II ANOVA
- 3. 3
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
モデル|Y ~ X1
ナイーブ予測
モデル|Y ~ X1 + X2
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
予測残差は“有意に”減ったか? 検定
比較・検定
比較・検定
検定の仕組み、覚えてますか?
- 4. 4
モデル|Y ~ X1 + Option1 + X2 + Option2
モデル|Y ~ X1
ナイーブ予測
モデル|Y ~ X1 +Option1
モデル|Y ~ X1 + Option1 + X2
モデル|Y ~ X1 + Option1 + X2 + Option2
予測残差は“有意に”減ったか? 検定
比較・検定
比較・検定
並び順を変えてみた
- 7. 7
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
予測残差は“有意に”増えたか? を検定
Type II ANOVA
モデル|Y ~ + X2 + Option1 + Option2
X1を抜くことによって「有意に」予測残差が増えた
→X1はYを予測するモデルに必要不可欠な存在である
→ほかの変数(Option1等)があったとしても、
それでもX1という変数が必要なのかどうか検定
- 8. 8
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
予測残差は“有意に”増えたか? を検定
Type II ANOVA
モデル|Y ~ X1 + + Option1 + Option2
モデル|Y ~ X1 + X2 + + Option2
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 +
モデル|Y ~ + X2 + Option1 + Option2
- 9. 9
普通のANOVA、Type II ANOVA
モデル|Y ~ X1
ナイーブ予測
普通のANOVA
Type II ANOVA
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
モデル|Y ~ + X2 + Option1 + Option2
変数を増やすと予測残差は“有意に”減ったか?
変数を減らすと予測残差は“有意に”増えたか?
- 10. 10
まとめ
Type II ANOVA
モデル|Y ~ X1 + X2 + Option1 + Option2
モデル|Y ~ + X2 + Option1 + Option2
変数を減らすと予測残差は“有意に”増えたか?
ほかの変数が入った状態で、
X1 という変数の必要性を検定している
質問どうぞ!