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直線上の点とは. 任意の幾何学において、一列に並んだ点の集合は 共線 であると言われる。 ユークリッド幾何学 において共線であるという関係は、同一の「直線」線上に並ぶ一連の点として直観的に視覚化することができる。 しかし多くの幾何学において（それはユークリッド幾何学でもそうであるけれども） 直線 は 根元的な幾何学的対象の型 （ 英語版 ） として与えられるものであって、このような視覚化は必ずしも適切であるとは限らない。 幾何学の 数理モデル は、点や直線あるいはその他の型の幾何学的対象が互いにどのような関係性を持つものであるかの解釈を与えるものであり、共線性などの概念はそのモデルの与える文脈の中で解釈されなければならない。
統計学 における 分散拡大係数 （ぶんさんかくだいけいすう、 variance inflation factor, VIF ）とは、 最小二乗回帰分析 における 多重共線性 の深刻さを定量化する。 推定された回帰係数の 分散 (推定値の 標準偏差 の平方)が、多重共線性のためにどれだけ増加したかを測る指標を提供する。 定義. 以下の k 個の独立変数を持った 線形モデル ( linear model )を考える。 Y = β0 + β1 X1 + β2 X 2 + ... + βk Xk + ε . 推定値 βj の 標準誤差 は s2 ( X. X) −1 の j +1, j +1 要素の平方根である。
定義. 共線性 とは、2つの説明変数の間に直線的な関連性があることである。 2つの変数の間に正確な 線形関係 がある場合、2つの変数は完全に共線性を持っている。 例えば、 と は、すべての観測値 i について次のようになるようなパラメータ と が存在する場合、完全に共線性を持っていると言える。 多重共線性 とは、 重回帰モデル において、2つ以上の説明変数が高い線形関係にある状況を指す。 例えば、上の式のように、2つの独立変数の相関が 1 または -1 に等しい場合、完全な多重共線性があると言える。 実際には、データセットで完全な多重共線性に直面することはほとんどない。 より一般的には、2つ以上の独立変数の間に近似的な線形関係がある場合に、多重共線性の問題が発生する。 多重共線性の説明図.
司馬 達等（しば だっと・しば たちと・しば の たちと・しめ たちと、生没年不詳）は、飛鳥時代の人物。 氏姓は鞍部村主（くらつくりのすぐり）あるいは鞍師首。 出自 日本書紀』雄略天皇条に記載される鞍部堅貴の一族 [1]。 経歴 日本に仏教が公に伝わる（仏教公伝）以前から仏教を信仰し ...
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