節約と資産運用を考えるブログ

将来のために、節約と資産運用をはじめました。 まだまだ勉強中ですので、誤った情報があると思いますので、ご注意ください。

放送大学統計学の試験が終わりました。
統計検定2級に比べると、かなり簡単でした。

テキスト、ノート、電卓が持ち込み可能。
特に、テキストと電卓は必携となっています。
しかし、テキストも電卓も使わなくて解けます。
そのくらい簡単。

授業では難しい内容も扱いますが、50%くらいの理解度でも合格できそうです(*´ω`*)


今回は、主成分分析と因子分析です。
どちらも、複数の変数を、少数の変数に集約するための手法です。

それぞれの特徴は、

主成分分析
  • 複数の変数を組み合わせて、集約した新しい変数を作成する。
  • 最も分散が大きくなるように作成した変数を第1主成分という。
  • 第1主成分と相関がゼロとなる変数を第2主成分という。

因子分析
  • 複数の変数を生み出す要因となる、少数の変数(因子)を作成する。
  • 確率モデルを仮定し、因子を推定する。
テキストでの解説はこの程度で、具体的な計算方法は記載されていません。
各分析手法の違いの正誤問題などがでそうですね。


放送大学「統計学」に、ロジスティック回帰分析が出てきます。
ロジスティック回帰分析は、統計検定2級では出題されない分野です。

ロジスティック回帰分析の特徴をまとめると、以下のようになります。
  • 被説明変数(Y)が、2値データ。
  • ロジット変換により、2値データを連続データに変換する。
  • 最尤法によりパラメータを推定する。
  • eの推定されたパラメータ乗が、オッズ比となる。
パラメータの推計は電卓ではできないので、試験問題には出題されないでしょう。
おそらく、推計結果の解釈かと思います。

とくに、オッズ比が重要そうです。
例えば、病気と喫煙の関係をしめした、下記のような式。

病気の有無 = 0.9×(喫煙の有無)

e^0.9=2.46は、喫煙することで病気になる確率が2.46倍となることを意味します。

通常の回帰分析とは解釈の仕方が異なるので、注意が必要です。


しかし、それ以外は試験に出そうにないので、この点だけを抑えれば良さそうです。



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