2021-06-24

anond:20210624201343

他の因子を消去(均一にする)した上で効果を考えるというのは、統計学における多変量回帰という手法の考え方です。

記事への反応 -
  • 子Aがワクチン接種者である夫婦Aと生活している以上、ワクチン非接種者夫婦Bと生活している子Bに比べて、子Aの感染リスクは低いということです。 そこにある有意差の程度がわから...

    • 確かにおっしゃる通り ”子Aがワクチン接種者である夫婦Aと生活している以上、ワクチン非接種者夫婦Bと生活している子Bに比べて、子Aの感染リスクは低いということです。” の記載は...

      • 感染リスクが高い人と生活を共にして、感染リスクが上がらないという根拠を提示できますか? こんなことはありません 感染リスクが高い人と生活をしていれば感染確率が低い人との...

        • ”感染するリスクが親か子どもBだけだというのなら確率という点では子どもBが夫婦Aよりもウィルスを運んでくる確率は高いでしょう” この点について同意いただけて良かったです。 つ...

          • 感染リスクが高い人と生活をしていれば感染確率が低い人との生活よりも感染確率は高いのは当然でしょう 問題にしているのは子どもAが感染するリスクは親からだけなのかということ...

            • 他の因子を消去(均一にする)した上で効果を考えるというのは、統計学における多変量回帰という手法の考え方です。

              • このやり取りにそれは関係なくね 存在しない仮定を取り入れることはできないんだから

                • あまり、統計学や科学に明るい方ではないようなので少し言い換えますと、 >>感染リスクが高い人と生活をしていれば感染確率が低い人との生活よりも感染確率は高いのは当然でし...

                  • えっ、そこはそもそも一致してるようにしかみえんだろ 問題にされてるのはその差が大きいか小さいかだろ 小さいときは他の影響との差との違いが説明できないんだから 何の意味があ...

              • そもそも攻め方が弱いよな

        • まじめに相手して損しちゃったねw

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