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Ｒ言語と重回帰分析(重回帰分析はじめました編) - かにぱん冒険記
Ｒと重回帰分析 http://mjin.doshisha.ac.jp/R/14.pdf テストとして資料に載っている身長、ウエストを説明変数、体重を被説明変数とした重回帰分析を行ってみる。 テストデータを作成 taikei2にこのテストデータを入れます taikei2 <- data.frame(wight,height,waist) ・体重、身長、ウエストそれぞれどんな関係を持っているか(相関)を調べるため、相関行列と対散布図を求める。相関は関数cor を用いて求める。 #round(x,y) x:丸める実数 y:小数点y以下を丸める # R の内部では 10 進数を 2 進数に直して計算しているため，小数計算の種類によっては近似値(循環小数）になり，計算結果にゴミ（数値誤差）が生じる場合がある． #相関には以下の 3つのパターンがあります。 #相関の強さを客観的に表すために、数値で表し
R-Source
回帰分析を行なうために以下の関数が用意されている． lsfit() ： 最小二乗法による回帰を行う． lm() ： 線形モデルによる回帰を行う glm() ： 一般線形モデルによる回帰を行う ここで対象となるモデルは以下のような線形モデルである． 上式をベクトル表記すると y = Xb + e となる．このときの y は応答ベクトル，X は説明変数のベクトル（モデル行列）で，x0 は切片項（要素が全て 1 である列ベクトル）となっている． 回帰分析と重回帰分析 関数 lm() により線形モデルの当てはめを行うことが出来る．この関数により，回帰分析や分散分析，そして共分散分析を行うことが出来る． 詳しい解説は『工学のためのデータサイエンス入門』(間瀬・神保・鎌倉・金藤 共著，数理工学社) を参照のこと．分散分析や非線形回帰についても詳しい解説が載っている． 関数 lm() の書式と引数 書式
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