Yosuke Onoue
Yosuke Onoue
パス係数、共分散がマイナスのとき太さが最小になっている気がする。絶対値で太さを計算する。
例： 回帰： ガン傾向 ~ 洋食傾向 潜在変数： 洋食傾向 =~ 総熱量 + 肉類 + 乳製品 + 酒類 ガン傾向 =~ 大腸がん + 直腸がん 共分散： 大腸ガン~~直腸ガン
例：cancer.csv 潜在変数「洋食傾向」と「ガン傾向」を定義するとそれらの間に共分散が描画される。 その後「洋食傾向」から「ガン傾向」への回帰を追加すると値は更新されるが、リンクが双方向表示のままになっている。
粒度が大きいのでメタイシュー的なやつです。 Lighthouseについてはこのあたりを参照。 https://developers.google.com/web/tools/lighthouse/?hl=ja こちらで測った結果は以下です。  Netlifyの設定で改善できるところもあります。 「Force TLS connections」など。 ところで日本語でいいんですよね？