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POG上達のためのデータ解析3 〜回帰分析編〜 - Qiita
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POG上達のためのデータ解析3 〜回帰分析編〜 - Qiita
前回までのおさらい POG上達のためのデータ解析2 〜jupyter notebookで解析編〜では馬のプロフィール... 前回までのおさらい POG上達のためのデータ解析2 〜jupyter notebookで解析編〜では馬のプロフィールとPOG期間中の獲得賞金との間の因果関係を解析し、「牝馬が不利」、「早生まれほど有利」などのおおまかな傾向を把握することができた。 今回の目的 回帰分析による馬のプロフィールに基づいたPOG期間賞金予測の可能性を見極める。 質的データの取り扱い いまいちど解析対象であるデータの中身を見てみよう。 各馬のプロフィールに基づいて賞金額を予測したいので、目的変数は「POG期間賞金_通年」、説明変数は「性別」、「生まれ月」、「調教師」、「馬主」、「生産者」、「産地」、「セリ取引価格」、「父」、「母父」とするのが妥当であろう。ただし、「セリ取引価格」は前回の解析で有意な関係性が見いだせなかったため、今回は解析対象外とする。 ところで、説明変数のうち、「セリ取引価格」以外はいわゆる質的デ