統計学実践ワークブック 解答例【第17章】
本章では、線形回帰モデルにおける誤差項が、独立性・等分散性・正規性といった仮定を満たしているかを診断する手法について扱います。
これらの診断は、統計学と機械学習の違いとしてよく挙げられる「説明性」を担保するための前提条件が成立しているかを確認するものといえます。
私はこれまで業務でLightGBMやRandomForestといった手法を使用してきましたが、LeverageやCookの距離といった指標を意識する機会はほとんどありませんでした。そのため、本章を通じて回帰モデルの前提を検証する重要性について知ることができました。
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統計検定準1級 統計学実践ワークブック 解答例【全32章 まとめ】
試験対策で覚える内容
第17章 回帰診断法
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例1
例題では説明を求められるだけですが、本試験ではCookの距離の公式やleverageの式、ハット行列を問われる問題が出ますので覚える必要があります。
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問17.1
