
141
141
10.4 推定
図
10-2
線形適合の残差
理想的には、この線は平坦で、残差がランダムなことを示し、お互いに平行で、残
差の分散がすべての年齢群で同じであることを示すべきです。実際のところ、図の線
は平行に近いですから、よいでしょう。しかし、真っ直ぐでなくて曲がっていますか
ら、関係が非線形なことを示唆しています。それでも、線形適合は単純なモデルで、
ある種の目的にはおそらく十分でしょう。
10.4
推定
パラメータ
inter
と
slope
は、標本から推定されています。他の推定同様、標本バ
イアス、計測誤差、標本誤差の影響を受けます。
8
章で論じたように、標本バイアス
は、代表になっていないサンプリングから、測定誤差は、データの収集記録の過ちか
ら、そして標本誤差は、母集団全体ではなく、標本を測定するという結果から引き起
こされます。
標本誤差の程度を評価するには、「この実験をもう一度行うとしたら、推定結果に
どの程度の変動が予測されるだろうか」という質問に答えます。この質問に対して、
実験をシミュレーションし、推定の標本分布を計算して答えることができます。
データをリサンプリングして実験をシミュレーションします。すなわち、標本とし
て取られた妊娠データをあたかも母集団全体と見なして、そこから標本を取り、もと
年齢(歳)
75位
50位
25位