|
===================================== 〔語彙分解〕的な部分一致の検索結果は以下の通りです。 ・ 一 ： [いち] 1. (num) one ・ 一般 ： [いっぱん] 1. (n,adj-no) general 2. liberal 3. universal 4. ordinary 5. average ・ 線形 ： [せんけい] 【名詞】 1. (1) line 2. straight alignment 3. (2) (gen) (math) linear ・ 形 ： [けい, かたち, ぎょう] 1. (suf) shape 2. form 3. type
一般線形モデル（いっぱんせんけいもでる、）は、統計学で用いられる線形モデルの一つ。線形モデルのうち、残差が多変量正規分布に従う物が一般線形モデルで、任意の分布とした物が一般化線形モデル。どちらも GLM と略することが可能だが、R言語では一般線形モデルを lm()、一般化線形モデルを glm() としている。違いは :en:Comparison of general and generalized linear models も参照。== 概要 == 以下の式で表される。 : この式において、Y は多変量データ行列、X は計画行列、B は予測されるパラメータを含む行列、そして U は残差を表している。残差は多変量正規分布に従うとする。 一般線形モデルは、分散分析（ANOVA）、共分散分析（ANCOVA）、多変量分散分析（MANOVA）、多変量共分散分析（MANCOVA）、線形回帰、t検定、F検定など、いくつかの統計モデルに組み込まれている。Y の行数が1（つまり、従属変数が1）であれば、一般線形モデルを重回帰分析にも適用することが出来る。 == 利用 == 神経画像処理（neuroimaging）では、一般線形モデルによる解析が行われる。その場合、Y には脳スキャナーのデータ、X には実験に基づいて設計された変数が代入され、解析が行われる。また、統計的パラメトリックマッピング（statistical parametric mapping）における多変量解析でも、一般線形モデルが利用される。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「一般線形モデル」の詳細全文を読む スポンサード リンク
|