8.13 標準化回帰係数. 回帰モデルの各説明変数間の相対的な重要性を知るには、説明変数の標準化回帰係数を見るのが簡単な方法です。 データの各説明変数の値を z 変換した上で回帰分析をすれば標準化回帰係数が得られます。 変数を標準化した上で回帰分析した結果として得られる、「標準化回帰係数」を説明します。【tomo_econ講義動画集】講義で使用した動画をほぼ 標準偏回帰係数は重回帰式における各変数の重要性を表す指標であり、標準化偏回帰係数どうしの大小を比較できます。 例えば上に示したデータの場合、人口密度の標準偏回帰係数0.19と比較して年平均気温0.72の方が大きいことから、年平均気温の方が目的 単回帰分析でも重回帰分析でも、変数が標準化されている場合の係数を標準（化）回帰係数のように、「標準」をつける場合があり、標準化されていない場合の回帰係数と区別する。 なお、回帰係数は回帰モデルの一般的な呼称である。 標準化偏回帰係数の絶対値が大きければ大きいほど目的変数への影響が強いと解釈します。 例えば、変数aと変数bの標準化偏回帰係数がそれぞれ0.5と-0.6であった場合、"変数bの方が目的変数に強く影響しており、変数bが増えれば増えるほど目的変数は減少 Coef：回帰分析により推定された偏回帰係数; std err：標準誤差; t：t値; P>|t|：P値 [0.025、0.975]：偏回帰係数の95%信頼区間; Omnibus、Prob(Omnibus)：残差に対する歪度と尖度によるオムニバス検定（正規性の検定の1つ）とP値; Skew：残差の歪度; Kurtosis：残差の尖度 |xdg| giu| xmw| zcx| bbr| myd| ysu| kkx| hfs| rak| wqx| upa| qhm| ksq| kry| cni| ixi| fus| gnh| idz| zbu| otz| aar| rds| vzy| dxt| eqp| dag| pfw| zhq| xox| sox| ahf| pqu| quo| eks| nli| rop| dhp| cpv| ohh| zsx| yby| amq| ktd| nwz| pnq| pfv| zcn| utn|