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なんだかわけわかめになってきた

統計のお話。R^2とF検定とかが多変量解析のところで出てくるんだけど、その辺。R^2はモデルでデータのどのくらいを説明できてるかを表してる。で、サンプルが少ない時とかにはR^2の信頼性が危うい感じになっちゃうのでR^2の検定をする必要がある。で、R^2をごにょごにょやると残差平方和とかが出てきて、分散比の問題に落としこめるからF検定、とかっていう流れでいいんだよなー。

複数個のパラメータが0であるという帰無仮説うんぬんの話にもF検定が出てきますよね、確か。その辺とごちゃまぜになってきている。