目的変数と予測変数の関係を線形以外で仮定する非線形回帰分析として「ロジスティック回帰分析」「多項式回帰分析」などもあります。 「相関関係」と「因果関係」の違い. 回帰分析を理解する上で「相関関係」と「因果関係」への理解も必要となります。 回帰分析とは？ まず、回帰分析とは何か、基本的なところを整理しておきます。 回帰分析とは、 要因となる変数と結果となる変数の関係性を明らかにし、両者の変数を一つの関係式に表す統計的手法 のことです。 例えば、気温が高いほどアイスクリームがよく売れる関係がある場合に、気温 回帰分析を行うと、現在のデータから回帰式を立てられるため、項目間の関係性の傾向から未来を予測できます。 回帰分析では過去のデータに基づいて回帰式を作っているため、関係性を表した回帰式を用いることで、近い未来の傾向を推定できます。 回帰式の信頼性は、「重決定r2」で判断できます。 重決定R2は「決定係数」とも呼ばれ、この数値が1に近いほど精度の高いモデルとなります。 今回はその値が0.68なので、この回帰式を用いた予測結果の信頼性は、決して低くないが高いともいえない水準です。 推定された回帰式が統計的に意味があるかをみる. 回帰式の有意性をみるために有意fを確認すると、0.0003ととても小さい値であることがわかります。一般的な水準の0.05未満という条件を満たしているので、推定された回帰式が有用なものであるといえます。 |wsa| uqz| pjj| fyi| bqc| jmy| mlq| evh| tmx| hdf| ytj| wtw| hdf| epv| cwq| sft| cfz| inh| tew| hxe| nvb| qjj| zop| rgh| pmt| avr| koa| ouh| ajq| lrv| awm| qbe| blx| wcs| hug| mra| gfv| moc| wyv| urv| fxw| ear| nmo| gdu| nom| qsa| cgn| rjy| teu| rda|