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回帰分析に関する統計学ノート - いっしきまさひこBLOG
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回帰分析に関する統計学ノート - いっしきまさひこBLOG
1つ/2つ以上の独立変数(説明変数)を用いて従属変数(目的変数)を表す直線(回帰式)を、最小二乗法... 1つ/2つ以上の独立変数(説明変数)を用いて従属変数(目的変数)を表す直線(回帰式)を、最小二乗法によって求める手法を「単回帰/重回帰分析」と呼ぶ。独立変数と従属変数はどちらも量的変数である必要がある。ただし質的変数を「1、0」エンコーディングしてダミー変数にすることで、独立変数に使用することもできる。各独立変数に対する偏回帰係数は、それぞれT検定により有意確率を確かめる。回帰分析モデルを評価するための指標には、「標準化回帰係数(β)」「決定係数(R2)」「自由度調整済み決定係数(補正R2)」などがある。最後に回帰式全体の有意確率をF検定で確かめる。多重共線性に注意が必要。 次の図の引用元: 読書感想『統計学が最強の学問である』 - いっしきまさひこBLOG 統計検定の適用方法一覧(単回帰分析/重回帰分析を使う場合を赤で示した) 「回帰分析」関連のノートは、このエントリにまとめていく予定(