統計学の直線回帰について質問です(英文)。
英文で記された以下の統計学的処理についての質問です。
The following groups were tested in linear regression for Y to X:
all animals, all males, all females, all typeA, all typeB, and typeC.
The slopes for type and gender groups were compared by
generalized linear regression.
The assumptions were checked and the following model was fit:
Y～X + gender + type + (gender*X) + (type*X) + (gender*type*X)
The hypothesis of no gender difference in slopes was tested
by the significance of the term “gender*X”,
and the hypothesis of notype difference in slopes was tested
by the significance of “type*X.”
これはタイプA,B,Cのとある動物のオスとメスに関するデータの統計処理の話なのですが、
(イメージとしては白人、黒人、黄色人の男性と女性に関するデータ)
とあるデータYのXに対する相関を、すべての個体群、オスの個体群、メスの個体群、タイプAの個体群、タイプBの個体群、タイプCの個体群内において、
直線回帰(linear regression)で調べた、というのは理解できるのですが、次の一文で、
The slopes for type and gender groups were compared by generalized linear regression.
各タイプ群、各性別群における傾き(回帰直線の傾き!?)は一般線形モデルでテストされた。
とあり、以下、仮説(assumptions)が何やら複雑な線形モデルでチェックされたとありますが、
当方統計学にはあまり詳しくなく、この操作が何を行っているのかわからず、
また、どのような資料を参照すればよいのかもわかりません。
なお、式中の*は、実際には上付き書式になっていました。
さらに、assumptionとhypothesisはどちらも仮設という意味ですが、単なる言い回しでしょうか？
それとも統計学では厳密に区別して使われている言葉なのでしょうか？
以上長文で申し訳ございません、拙い文章と情報量で、解答しにくいかもしれませんが、
分かる範囲で結構ですので、ヒント、アドバイス等よろしくお願い申し上げます。
お礼
お答えいただきありがとうございました m(_ _)m 「ガウス (正規) 分布」の下の方に書いてあるやつですね。自分でもあれからしばらく考えたのですが、単純にガウス性のもの同士を足すとそれもガウス性になる・・・、ということなのかなと・・・。う～ん・・・(-_-;)