データの型 量的データ 質的データ 数字で表現されるデータ 身長、年収、得点 カテゴリで表現されるデータ 性別、職種、学歴 - 初めての統計処理 -
4つの尺度 名義尺度 順序尺度 間隔尺度 比尺度 質的データ 量的データ - 初めての統計処理 -
名義尺度 区別だけの情報 名前、 性別 出身県、 国籍 … - 初めての統計処理 -
順序尺度 順序情報を含む ABCD評価の成績 満足,好みの調査 満足 - 普通 - 不満 … - 初めての統計処理 -
間隔尺度 順序に加え間隔が意味を持つ 通常の数字データ - 初めての統計処理 -
比尺度 原点 (0) が意味を持つ 何倍という概念が存在 物の長さ、重さ、… - 初めての統計処理 -
多変量解析 複数の変数を同時に分析する手法の総称 目的変数がある場合の分析 回帰分析、判別分析、… 主成分分析、因子分析、対応分析、… クラスター分析、多次元尺度構成法 - 初めての統計処理 -
目的変数のある分析 予測・分類 要因分析 - 初めての統計処理 -
目的変数 「予測」をしたい変数 「従属変数」ともいう 「結果」としてとらえる変数 要因から影響されている変数 「予測」をしたい変数 「従属変数」ともいう 「結果」としてとらえる変数 要因から影響されている変数 「目的変数」に影響を与える変数を 「説明変数」とか「独立変数」とよぶ - 初めての統計処理 -
回帰分析 目的変数と独立変数間の関係式を求める 目的変数の予測 独立変数の影響の大きさを評価 …. - 初めての統計処理 -
データ形式 目的変数 説明変数 - 初めての統計処理 -
回帰モデル 線形回帰モデル 定数項 (偏)回帰係数 - 初めての統計処理 -
予測値 推定値 推定値は、予測値と観測値との 差ができるだけ小さくなるように 求める - 初めての統計処理 -
最小2乗法 予測誤差の2乗和を最小にする 予測誤差とは、予測値と観測値の差 - 初めての統計処理 -
最小2乗法における計算 Qを回帰係数で偏微分してゼロとおく。 (p+1)個の方程式が得られ、 この連立方程式を解く。 この連立方程式を解く。 - 初めての統計処理 -
誤差項と誤差分散 誤差項の平均は0、分散は説明変数に 依存することなく一定 - 初めての統計処理 -
誤差分散の推定値 誤差分散の大小でモデルで目的変数の 説明が十分行われているかを判断する - 初めての統計処理 -
3つの平方和 総平方和 回帰による平方和 残差平方和 - 初めての統計処理 -
3つの平方和 総平方和 ・・・ Yの変動(モデルなし) 回帰による平方和 残差平方和 ・・・ モデルをあてはめた 後の変動 残差平方和 ・・・ モデルをあてはめた 後の変動 - 初めての統計処理 -
3つの平方和の関係 総平方和 = 回帰による平方和 + 残差平方和 説明できた 部分 説明できない 部分 - 初めての統計処理 -
決定係数・寄与率 回帰モデルにより説明できた Yの変動の割合 - 初めての統計処理 -
決定係数・寄与率 値が大きいほど、回帰モデルがあてはまっており、 小さければあてはまりがよくないことになる なお、値は0~1の範囲 - 初めての統計処理 -
重相関係数 事実上、観測値と予測値との相関係数のこと 決定係数の平方根 - 初めての統計処理 -
あてはまりについての検定 分散分析表 F統計量はモデルが役に立っていないという仮説の下で、 自由度p, N-p-1のF分布に従う - 初めての統計処理 -
回帰モデル 線形回帰モデル 定数項 (偏)回帰係数 - 初めての統計処理 -
回帰係数の検定 ある特定の説明変数の寄与に関する検定 その変数が役に立っているかどうか 回帰係数が0かどうかの検定 帰無仮説: (Xj は役に立たない) 対立仮説: (Xj は役に立つ) - 初めての統計処理 -
回帰係数の検定 検定統計量 : 推定値をその 標準誤差で割る 帰無仮説の下で、自由度 N-p-1 の t 分布 - 初めての統計処理 -
Excelでの実行 [分析ツール]を使用 分析ツールの起動は、[ツール(T)]メニューの[分析ツール(D)...]オプションを選択 - 初めての統計処理 -
Excelでの実行 目的変数 A1セルからA100セルにデータが入っている場合は A1:A100と指定 説明変数 複数の説明変数を 指定するためには B1:D100等とする。 これはB列からD列 まで、3つの変数が ある場合 - 初めての統計処理 -
偏回帰係数の意味を知る実習 「ホテルの価格」の例題を使い、偏回帰係数の意味を再確認しよう! 相関と偏相関の違いも 関連して、クロス表の分析も(「」) - 初めての統計処理 -