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Kobe.R発表資料
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回帰分析 入門 基礎の基礎から
Kobe.R #12
2014.10.26
@florets1
2
こういうことがやりたい
3
データセット cars を例に
車の速度とブレーキをかけてから車が止まるまでの距離
4
散布図を描こう
5
相関係数を求めよう
けっこう相関高いですね。
6
線形回帰分析をしよう
計算するだけで、まだ何も表示されません。
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回帰直線を描いてみよう
8
予測値を表示しよう
9
残差とは
これです！
残差＝実データと回帰直線（予測値）との差
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残差を表示しよう
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回帰係数を求めよう
つまり
dist = -17.58 + 3.93 * speed
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分析の要約を表示しよう
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要約の見方
残差の四分位数
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要約の見方
係数 標準誤差 t値 p値
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係数の 95%信頼区間を求めよう
係数 標準誤差 t値 p値
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t値を求めよう
係数 標準誤差 t値 p値
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p値を求めよう
係数 標準誤差 t値 p値
両側 t検定の p値の計算をしている
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要約の見方
残差の標準誤差： 15.38 自由度 48
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要約の見方
決定係数 R2
回帰モデルがどの程度データにフィットしているかを評価する指標
1に近づくほどよくフィットしている
調整済み決定係数 R2
説明変数が多いほど高い値が出てしまうのを調整した指標
こちらも 1に近づくほどよくフィットしている
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残差を視覚的に分析しよう
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参考文献
金明哲 Rによるデータサイエンス
青木繁伸 Rによる統計解析
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