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因子分析とは? 因子分析とは、多変量データに潜む共通因子を探り出すための手法といえます。 因子分析は要約のための手法であり、因子分析を使う目的には2つのものがあるといわれています。 1. 少数の説明要因に話をまとめるため 2.(調査対象者の)回答の奥に潜む要因をまとめるため 観測データにおける変数の間の関連成分をまとめたものを共通因子(common factor)と呼び、他の変数と関係がなく、その変数のみ持っている成分を独自因子(unique factor)と呼びます。 因子分析のイメージ図は以下のようなものです。 上記の共通因子A、共通因子Bを見つける手法といえます。また、共通因子がどの程度各データにどの程度影響を与えているのかを分析する手法でもあります。 今回は以下のデータを利用しようと思います。 国語 社会 英語 数学 理科 1 57 57 80 51 37 2 13 88 88 6
単回帰分析とは? 単回帰分析とは、1つの変数の値を用いて、ある1つの変数の値を予測する解析手法です。 要するに、2つの変数から「y=ax+b」という1次式を求める解析手法です。 yを「目的変数」、xを「説明変数」と呼びます。 ちなみに複数の変数値を用いて、ある1つの変数の値を予測する場合、「重回帰分析」と呼びます。 Rで単回帰分析 Rで単回帰分析をする場合、「lm」関数を利用します。 lm(y~x)と入力することで、単回帰分析を行ってくれます。 今回は「cars」サンプルデータを利用します。 carsはスピードと停止距離のデータです。そこで今回はスピードから停止距離を求める1次式を行いましょう。
Rのインストールについて まずは、以下のリンクからインストーラを入手します。 Rのインストールはこちらから 上記ページにとんだら、自分のOSにあったページへ遷移します。 Windowsなら「Download R for Windows」というリンクにとびます。 その後、「base」というリンクを押下します。 このページへ遷移したら、「Download R 3.1.2 for Windows 」というリンクを押下します。するとインストーラのダウンロードが開始するため、好きな場所へ保存しましょう。 このインストーラを利用して、Rをインストールします。 インストールはインストーラの指示通りに進めれば問題ありません。 もし、わからない方は、こちらに詳細な説明がありますので、ぜひ参照してみてください。 Rの簡単な使い方 さて、Rをインストールしたところで、簡単な操作をしてみましょう。 統計に関するこ
グルーピングが終わったところで、改めて集計してみましょう。 記号のままだと読みにくいので、ラベルを修正しましょう。 names()でラベルを操作できます。 このnames関数に対して、任意のラベルを付けていきます。 これでデータの加工が終了しました。 パレート図の出力に移りたいと思います。 先ほどインストールした「qcc」パッケージの「pareto.chart」関数を利用します。 引数には、先ほどまで加工した結果である「z」を使用します。 これでパレート図の完成です。コンソールには数値が表示されます。 左から順に「度数」、「累積度数」、「相対比率」、「累積相対比率」となります。 ソートさせないためには? パレート図は度数の大きい順に左から並んでいきます。 ただ、時にはソートさせず、そのままの順番で表示させたいですよね? そんな時は、自分で関数を再定義しましょう。 関数名を入力すると、関数の
一言茶屋 ~元SEのつぶやき~ SEを約5年間経験したのちに、製薬会社でデータ分析業務に従事。SE時代に学んだことなどを発信していきます。たまーに日記っぽいこと書きます
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