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回帰分析　入門 基礎の基礎から

Kobe.R #12

2014.10.26

@florets1

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こういうことがやりたい

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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

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散布図を描こう

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相関係数を求めよう

けっこう相関高いですね。

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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

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予測値を表示しよう

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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