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統計モデル分析
Mathematica
の記号的アーキテクチャにより,統計モデルを使用する作業への非常に便利なアプローチが可能となる.
Mathematica
は任意のデータから始めてフィットモデルの記号表現を生成する.そこから結果とスペクトルの完全な診断を即座に抽出したり,可視化したり,他の計算で使用したりすることができる.
LinearModelFit
—
データから線形回帰モデルを構築する
NonlinearModelFit
—
非線形回帰モデルを構築する
GeneralizedLinearModelFit
—
一般のリンク関数を使った,一般化された線形モデル
LogitModelFit
▪
ProbitModelFit
model
["
property
"]
—
モデルから特性,診断等を抽出する
model
[
x
1
,
...
]
—
特定の点において最もフィットするものの値を計算する
"BestFit"
▪
"FitResiduals"
▪
"ANOVATable"
▪
"ParameterConfidenceIntervals"
▪
"CookDistances"
▪
"Deviances"
▪
"AIC"
▪
"FitCurvatureTable"
▪
...
FittedModel
—
モデルの記号表現
Normal
—
記号モデルから最もフィットするものの式を抽出する
詳細制御
Weights
▪
NominalVariables
▪
LinkFunction
▪
LinearOffsetFunction
ConfidenceLevel
▪
VarianceEstimatorFunction
▪
DispersionEstimatorFunction
DesignMatrix
—
データからデザイン行列を構築する
チュートリアル
統計モデル解析
その他
統計
曲線のフィットと近似の関数
探索的データ解析
データの変換と平滑化
統計的分布
インポートとエキスポート