回帰分析のt値の求め方:Pythonで実装t検定とt値とは t値は、モデルの説明変数のそれぞれについて、計算されます。 このｔ値が「2」以上なら、その説明変数は、「統計学的に、モデルに組み込むのは良い」または、「統計学的に支持される」ことを意味する。 逆に、t値が「1」未満なら、「統計学的に、支持できない」ことになります。つまり、説明変数として、用いるのは宜しくない、ということを意味する。 偏回帰係数について、「説明変数の被説明変数への効果が０である」＝「偏回帰係数が０」という帰無仮説を検定する。 両側５％の基準での検定 ｔ値の絶対値が２未満 →帰無仮説が誤っているとは考えにくい ｔ値の絶対値が２以上 →帰無仮説が誤っていると考え、効果のある変数だと見なせる $$ t値 ＝ \frac{推定係数}{推定係数の標準誤差} $$ 回帰分析におけるt値の求め方について紹介します。 単回帰分析（説明変数の数が１つ）の時と、重回帰分析（説明
