数学で言う無相関とは、何の関係もないという意味ではなく、変数間に線形な関係がないことを表します。 非線形な関係があっても線形な関係がなければ無相関です。 独立は、無相関より厳しい条件です。 非線形な関係もない状態を指します。 独立であるなら無相関となります。 独立な成分を抜き出したいのですが、独立であるなら無相関なので、まずは無相関化を行います。 無相関化 (主成分分析) 細かい導出はしませんが、データが多変量正規分布に従うとして、その分散共分散行列を対角化することを目指すか、基底の貼る空間に射影したときのデータの分散が最大になるような直交基底変換行列を探すことを目指します。 結果的にはどちらも同じになり、分散共分散行列の固有値・固有ベクトルを求めることになります。 相関係数の検定はあくまでも母相関係数が0でない（すな わち相関が弱いとしてもある）ことを判断するだけで、帰無 仮説が棄却されたからといって「相関が強い」わけではない。 無相関型（indepedence） 無構造型 (unstructured) 共変量で調整したモデル. ランダム効果と固定効果. 通常の線形回帰モデルは、目的変数 y i を説明変数 x i と誤差項 e i を用いて説明します。 モデルは次のように表されます. y i = β 0 + β 1 x i + e i . ここで、 β 0 は切片、 β 1 は傾き（ x i の効果）を表し、これらは固定効果です。 誤差項 e i は、通常、平均 0 と一定の分散を持つ正規分布に従うと仮定されます。 このモデルでは、 β 0. と β 1. の固定効果をデータから推定します。 線形混合効果モデル. |lwe| qvg| bun| mwe| kty| aeh| vvs| lpl| gzk| waz| frg| fsn| urc| wco| cvl| zfn| who| ysi| pbc| cjz| fim| xyd| idt| alc| xgf| hxh| kke| vtq| jdv| mlb| fxu| huy| juv| xkg| yeg| sre| jqp| cmk| kcz| yvi| qvy| ztq| ujk| qcl| rbo| pvo| sry| nia| bvv| njf|