解析関係

24：MRT：2010/01/26(火) 19:49:42: ちょっとした小ネタ

A，B，C，Dの４つの条件で実験する
各条件は２つの下位条件に分離できるとする（例：A　＝　A' + A''）
（ちなみに各主条件は1Session中２回繰り返しで計４Session撮像．下位条件はその半分）

で，これを２つのモデルで解析する
モデル①：Regressor＝A, B, C, D　の４つ
モデル②：Regressor＝A', A''...D', D''　の８つ

するとそれぞれのβ値は
　「モデル①の条件Ａ　＝　モデル②の条件(Ａ'+A'')/２」　となる

もちろん多少はずれる．
誤差を計算すると3％くらい
（誤差＝　(Ａ - (A'+A'') / 2) / A

理屈を考えたら，まぁ当たり前の話なんだけど
Regressorを分解してもきちんと重回帰係数の独立性が保たれているのは
ちょっとスゴイなぁと感心してしまいました．　（・・　)~°

ただ条件間(下位も含む)の直行性が大事です！
はじめから狙ってたので結構，気を使って組みました　（；・・)ヾ

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