「個体差」の統計モデリング

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抄録

生態学のデータ解析で一般化線形モデル(generalized linear model; GLM)が普及していくにつれ「GLMだけでは説明がむずかしい現象」にも注目が集まりつつある。たとえば「過分散」(overdispersion)はわれわれがあつかう観測データによくあらわれるパターンであり、これは「あり・なし」データやカウントデータのばらつきがGLMで解析できなくなるほど大きくなることだ。この過分散の原因のひとつは個体差・ブロック差といった「直接は観測されてないがばらつきを増大させる効果」(random effects)である。この解説記事ではこのrandom effectsも組みこんだ一般化線形混合モデル(generalized linear mixed model; GLMM)で架空データを解析しながら個体差・ブロック差を考慮したモデリングについて説明する。

収録刊行物

  • 日本生態学会誌

    日本生態学会誌 56(2), 181-190, 2006-07-31

    日本生態学会 (Ecological Society of Japan)

参考文献:  9件中 1-9件 を表示

被引用文献:  15件中 1-15件 を表示

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110004788599
  • NII書誌ID(NCID)
    AN00193852
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    ART
  • ISSN
    00215007
  • NDL 記事登録ID
    8514411
  • NDL 雑誌分類
    ZR3(科学技術--生物学--植物)
  • NDL 請求記号
    Z18-43
  • データ提供元
    CJP書誌  CJP引用  NDL  NII-ELS  IR 
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