生物統計学 ----- 相関と回帰
記述し、統計を予測する予測変数後の相関と回帰の関係。
すなわち、いかなる点が1つので対応の周りに分布しないが、直線状で、変数間の相関を正確関数で表現することができません。
評価は相関係数であり、全体の相関係数及びサンプル相関係数があり、正と負の相関係数共分散を有する正および負の同期は相関係数である場合、0 無線関連が、他の非直線的な関係が存在してもよいです。
相関係数は対称性を有し、座標系とスケールが変化しない変更 Rの大きさを（しかし、共分散の性質を満たしていない、2つのだけの要素が、必ずしも因果関係との間に線形相関があることを示すことができる。一般的には、相関係数が行います仮説検定。
回帰式を予測する方程式の確立は、サンプルのセットから開始された後、より多くの影響力のある要因は、スクリーニングで回帰式引数によって従属変数の結果を用いている教示しています。違いは、線形の依存性と関連付けられていることである X 、Y軸等しい回帰におけるランダム変数と要件でxは独立変数であり、それは確率変数であるか否かを問わないY-はランダム変数であると解釈されます。線形相関を記述するために使用され、回帰分析を記述し、予測するために使用されます。
回帰分析の種類は、モノ - または多様であることができます。
回帰モデルは、 X-は独立変数です。yは従属変数です。ある誤差項は、ランダムな要因は、独立した、ゼロ平均と同じ分散を持つ正規分布を満たす直線部分との間の関係を説明するために使用されていません。
しかし、それぞれのx 独立した入力に関連していない、得られた情報xは、すべての可能な取得のy の平均を。
ラグランジュ乗数係数は、2つの（最小二乗法）が必要、すなわち、偏導関数は、係数を得るために、ポイントをゼロ。
二乗分解の和、すなわち、 SST + = SSR SSE 。SSTは、観察の偏差と平均値、すなわち、全変動さSSRがあるX 説明するYに二乗和を、SSEは他にあるX の他の要因よりもY 二乗効果および使用できるSSR / SST 回帰式を決定するために、決意の、すなわち係数をフィッティング度は、値にバインドされている（0,1） 。
回帰式の検査：回帰を使用して有意な線形関係を方程式かどうかを決定するために Fの分布（SSR 、SSEを）。
試験回帰係数を設定するかどうかという仮説をテストするための残留分析を使用することができます。
