glmで出力されるのresidual devianceは、「そのモデルのdeviance」から「可能な最小deviance（要はデータ数とパラメータ数が同じ、全ての点を通るモデルのdeviance）」を差し引くことも求められる、、、が、glmmMLで出力されるresidual devianceは上記のよう…

要因が二つあるのは良いとして、その変量に対応があるとしたらどうなるんだ？例えば、河川と河畔林の有無という２要因があるとして、水温が変数とする。水温は数回調査しているわけだけど、これが繰り返しとなる。でも、これは同じ場所で時間を変えて調査し…

クラスター分析の基本原理は「似ているものをひとまとめにする」ことにある。 クラスター分析の結果を「深読み」してはいけない。クラスター分析は、類似年数の選択やクラスタリング・アルゴリズムの選択を変更することにより、結果のデンドログラム（樹状図…

上述のように分類方式には様々なものがあって、それぞれ調書・短所があり、どれを選択すべきか迷うことが多い。 しかし...色々といわれているが↓ 現在普及している分類方式の中では、非加重群平均方式（群平均方式）が良いが、非計量的指数との組み合わせは…

非加重平均（unweughted group average）を用いるものでUPGMAと呼ばれたりする。この他に加重群平均（weighted group average）を用いる分類方式もあるが、単に群平均法といえば、非加重平均方式を指すことが多い。

群集の分類は選択する類似性指数と分類方式との組み合わせによって決まるが、分類方式によっては不適当な類似性指数もあるので、組み合わせは自由というわけではない。 以下分類方式について 最近隣法（nearest neighbor strategy，別名：単一結合法） 最遠…

変数間のではなく、データ間の関係を表したい時に使うのがクラスター分析である。クラスター分析には、距離行列に基づいて個体を結合しながらクラスターを積み上げていく（出力は樹状図、またはネットワーク図になる）階層的手法と、あらかじめいくつくらい…

石村著「分散分析のはなし」 二元配置分散分析で交互作用が見られる 水準間の有意な差が検出されたとしても参考程度にしかならない 一元配置分散分析を行う（等分散性の検定も忘れずに-ハートレイ検定（別名Fmax検定?）orバートレット検定-） どの水準間に差…

かなり奥深そう。これまで頻繁に用いられてきた方法の多くで問題点があるらしい。 多重比較の中で良く用いられてきたもの…ボンフェローニ（Bonferroni）の方法、シェフェ（Scheffe）の方法、ダンカン（Duncan）の方法、チューキー（Tukey）のHSD、ダネット（…

母集団が正規分布しているかどうかを調べる方法としては、ヒストグラムや正規確率プロットなどのグラフ表示による方法のほかに、シャピロ＝ウィルク（Shapiro-Wilk）の検定と呼ばれる方法がある。Rコマンド・・・変数Xに対して、shapiro.test(X)で実行できる…

クラスカル＝ウォリス（Kruskal-Wallis）の検定・・・ノンパラメトリックな一元配置分散分析