Devolopment and refinement of methods for data analysis by GLM

GLM 数据分析方法的开发和完善

基本信息

批准号：
22K06404
负责人：
粕谷英一
金额：
$ 1.25万
依托单位：
Osaka Metropolitan University
依托单位国家：
日本
项目类别：
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
财政年份：
2022
资助国家：
日本
起止时间：
2022-04-01 至 2025-03-31
项目状态：
未结题

项目摘要

生態的データをはじめ広範なデータ解析に広く使われている、一般化線形モデル（GLM）では、説明変数が目的（応答）変数に与える効果が他の説明変数の値に影響されることを表現する際に交互作用項を説明変数に含めることがよく行われてきた。交互作用項に対して、交互作用項ではない説明変数自体は主効果と呼ばれる。交互作用項がある場合の、主効果の係数の値について、説明変数が２つの場合の結果を拡張し、説明変数が３つおよび４つの場合にも、交互作用項がフルに存在する場合に説明変数が２つの場合と同様の結果が成り立つことが明らかになった。また、説明変数がさらに多い一般の場合にも同様の関係が成り立つことを示唆する結果が得られた。また、主効果の説明変数が２つとその間の交互作用項があるときについて、数値計算および解析的な検討から、交互作用項の係数や交互作用項を含むモデルのデータへの適合性から交互作用項を含めるかどうかを決めて、主効果の係数を自動的に検定あるいは推定する方法は、主効果を正しく評価できるケースは狭い範囲に限られていることが示唆された。交互作用項が存在する場合には、主効果の係数についての推論をどのように行うのかについて、主効果を他の説明変数が特定の値をとる場合について推論を行う場合、主効果と交互作用を合わせた効果を検定する場合、交互作用が無視できると判断した場合に限り主効果の推論を行う場合、他の説明変数が単一の値ではなく特定の分布をとる場合について主効果の推論を行う場合などがありうる。これらの間のちがいについて検討し、まず、分析者が設定する問題の内容によって、どの場合になるかが大きく異なることがわかった。

广泛使用的线性模型（GLM），在包括生态数据在内的广泛数据分析中广泛使用，当表达解释变量对目标（响应）变量的影响时，通常已包含在解释变量中。对于交互项，不是交互项的解释变量本身称为主要影响。当存在交互项时，两个解释变量的结果是为主要效应系数的值而扩展的，并且已经揭示了即使有三个和四个解释变量，当交互作用术语完整时，有两个解释变量时也会达到相同的结果。此外，结果表明，对于具有更多解释变量的一般案例，类似的关系。此外，如果有两个主要效应解释变量及其之间的相互作用项时，数值和分析考虑表明，自动测试或估算主要效应系数的方法自动限于可以正确评估主要效应的狭窄范围。如果存在互动期限，则有可能推断主要效果系数如何产生，如果其他解释变量获得特定的价值，以测试将主要效应与交互作用结合的效果，以确定相互作用可忽略的效果，如果确定其他解释性分布，则可以推断出其他解释性分布，以确定是否有效应，如果有效应，则如果效果，则如果有效果，则如果有效果，则如果效果，则如果有效应，则如果效果，则可以推断出相互作用，如果效果，则如果效果是可忽略的。进行特定的分布而不是单个值。我们检查了这些之间的差异，并首先发现情况将根据分析师设定的问题的内容而有很大不同。