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analysis of variance、略称: ANOVA）は、観測データにおける変動を誤差変動と各要因およびそれらの交互作用による変動に分解することによって、要因および交互作用の効果を判定する、統計的仮説検定の一手法である。 分散分析の最も単純な形は，2つ以上の標本の母集団が等しいかどうかを判断
析（ANOVA）と回帰を組み合わせた一般線形モデルである。共変量の効果をコントロールしながら、アウトカムの平均が、カテゴリカル独立変数である処置（treatment） の水準によらず等しいかを評価する。数学的には、アウトカムの分散を、共変量による分散、処置による分散、残差分散に分解する。共分散の群平
いのかの度合いとしての「外向き度」を局所的に測るものである。発散がその点で零でないならば、その位置は湧出点か排出点でなければならない。（流れや流出のような言葉を使っているのは、ベクトル場を速度場や運動する流体のようなものと考えるからであることに注意）。 点 p におけるベクトル場 F の発散は、領域
(1)物事を分析して論理的に明らかにすること。 分析。
微分解析機（びぶんかいせきき、英: Differential Analyser）は、微分方程式で表すことができるような問題について数値積分のようにして、ただし数値的に（ディジタルに）ではなく、「数量的に」（アナログに）解を得るアナログ計算機である。いくつかの構成要素から成っているが、積分計算を行う主
〔analysis〕
分散構造分析も存在する。内生変数を扱いながら関係を調べることができる、すなわち因子分析と重回帰分析を同時に行うことができるのが特徴。 上図（右上）は、知能（4つの質問で測定）が学業成績（SAT、ACT、高校のGPA）を予測するという単純化されたモデルである。構造方程式モデリングのダイアグラムでは、潜在変数
ばらばらにほぐれてなくなること。
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