第10章 相関・回帰の技術（新型コロナ感染の推移と予測）
新型コロナウイルス（CoVID-19）の感染の予防策として３密（密閉・密集・密接）を避けるよう提唱されている．
麻生副総理は、日本国民の新型コロナによる死亡率が低いのは”国民の民度が違う・・・”からと言うようなニュースが報じられた．
具体的に、日本国民の民度を示すデータは見当たらない．
しかし。
各都道府県別の社会指標は、かって”民力（民度）”と言われていた指標であり、新型コロナ感染者数のデータも公開されている．
この民力（民度）の指標として、「人口密度・持ち家比率・乗用車保有台数」があり、この３つの指標が新型コロナ感染者累計とよく相関することが分かった．
そこで、
第10章では、新型コロナウイルス感染者累計との関連を相関・回帰分析を通じて学習してみたいと思う．
それでは、
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http://toukei.sblo.jp/article/187666422.html
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第9章-７ 実験計画法と分散分析について
一元配置分散分析は、わが国の実験計画（直交表）と共に発展したきた分析法であり、今も、効率的な実験・分析には欠かせない方法と言える．
数多くの実験計画法が開発されているが、一般的には「直交表」による方法が分かりやすいので、その一端を紹介しよう．
次回（第10章）では、東京都におけるリアルな新型コロナウイルス感染者累計との関連を相関・回帰分析を通じ、実際にやってみたいと思う．
それでは、
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第9章-6 対応のある一元配置分散分析（多重比較-2）
多重性の調整には、色々な方法が発表されており、参考までに「 R and js-STAR」での方法を紹介しておこう．
どの方法を選択するかは、分散分析の目的に応じた分析デザインを適切に選択することであるが、これが結構やっかいである．
正直言って、迷ってしまうが、現在のところ ”t-test” か ”paired t-test” の繰返しであるかもしれない．
一つ言えることは、
研究目的に応じた方法を適切に選択することであるが・・、むつかしい．
それでは、
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