予測変数としての相対的脳サイズの使用:重篤な落とし穴と解決策【JST・京大機械翻訳】

Smeele, S. Q.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200532278841 整理番号：22P0318239

予測変数としての相対的脳サイズの使用:重篤な落とし穴と解決策【JST・京大機械翻訳】

Using relative brain size as predictor variable: serious pitfalls and solutions

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発行年： 2022年08月09日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年08月09日
JST資料番号： O7001B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

比較文脈における他の生活史変数に対する相対脳サイズの影響に長年の関心が寄せられている。歴史的に,残差は,これらの影響を計算するために使用されてきたが,最近,残差に関する回帰は,良好な実践ではないことが認識されてきた。代わりに,絶対脳サイズと体サイズは,アロメトリーに対するこのコントロールが,複数の回帰に含まれている。単純なシミュレーションを用いて,脳サイズが応答変数であるケースが,相対脳サイズが予測子変数である場合とどのように異なるかを説明した。模擬データを使用して,どのモデリング手法が各ケースの根底にある因果関係を推定できるかを試験した。結果は,応答変数として,予測変数と脳サイズとして,体サイズと別の変数の両方を有する多重回帰モデルが,よく働くことを示した。しかし,相対脳サイズが予測子変数であるならば,多重回帰は体サイズの影響を正しく推定できない。相対脳サイズを同時に推定するための構造方程式モデルの使用を提案し,第3変数に対するその影響と,他の潜在的方法を論じた。【JST・京大機械翻訳】

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