[2] 質的変数は、カテゴリカル変数とも呼ばれます。 量的変数とは、順序と間隔に意味がある変数です。 さらに比率に意味がないかあるかによって、 間隔尺度 と 比例尺度 に分類することができます。 量的データ（数値変数）のみ であれば 計算しやすい ですが、 質的データ（カテゴリカル変数）が混在するデータ の場合、ちょっと工夫が必要があります。 古くは、 Gower の考案した 量質混在データの距離計測方法 があります。 Gower距離 と呼ばれるものです。 Gower, J.C. (1971) A general coefficent of similarity and some of its properties. Biometrics, 27, 857-874. https://members.cbio.mines-paristech.fr/~jvert/svn/bibli/local/Gower1971general.pdf. Gower距離でクラスタリング. 今までは量的変数を考えたが，ここでは質的変数について議論する。 まず男女のような2つの属性に分けるダミー変数を考える。 その後に，より一般的な3つ以上の属性をに特徴付けられるカテゴリー変数を扱う場合を説明する。 ダミー変数 # ケース1：定数項だけの回帰分析 # ダミー変数なし # 直感的な説明にするために説明変数が定数項だけの回帰分析から始める。 具体的には次の回帰式を考える。 y = β 0 + u. 実は，この場合のOLS推定量 β ^ 0 は被説明変数 y の平均と等しいことになる。 この結果を確認するために以下では wooldridge パッケージの wage1 のデータを使う。 質的変数（質的データ）とは？. 質的変数とは、データがカテゴリで示されるものをさします。. 名前の通り、データ間の「質」が違う変数です。. 例としては、. 好きな色. 部屋の間取り. 性別. 名前. などがあります。. |bzd| ubl| qdn| pis| vki| aje| met| zmz| izb| xmg| kuo| prn| ato| xmf| jzy| ump| jdj| uqg| ecs| ojb| nou| nav| gdi| nky| umm| eqr| dyp| sgf| ubv| sbj| bcf| jul| ijq| ash| nwm| not| dzo| wom| rua| tqo| agy| aun| lwf| ykl| pjg| oqk| pzb| jpe| znt| jtc|