回帰分析／多変量分析 1月18日.

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1 回帰分析／多変量分析 1月18日

2 回帰分析 ◎相関のある変数について、 具体的な関係式を求め予測等に利用する。

3 富山市中心部の歩行者数の変化　休日

4 回帰式　最小二乗法

5 散布図による描写

6 相関係数 決定係数 ＝１－分散の縮小率 ＝１－（残差平方和）／（偏差平方和） 相関係数 ＝√（決定係数）　符号を付ける

7 Ｅｘｃｅｌの活用 グラフから近似曲線を描く 分析ツールを利用する (関数で求める)

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9 システムモデルへ 相関関係 ↓ 回帰式 因果関係 システムモデル

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15 都道府県生活保護率の 説明変数

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21 名称 目的 手法 回帰分析 予測 予測値の残差平方和が最小となるように、 一次式の係数を決定

22 回帰分析 補足 最小二乗法 残差平方和を最小化 Ｅｘｃｅｌ ソルバー 条件に合う目的値(変数)を実現させる 説明変数を求める
回帰分析　補足 最小二乗法 　　　　残差平方和を最小化 Ｅｘｃｅｌ　ソルバー 　　　　条件に合う目的値(変数)を実現させる 　　　　説明変数を求める 　　　　　　(課題をシミュレーションで自動的に解く) 　　　　　　　　　　　　reg1.xlsx

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24 判別分析 ◎駅からの距離、駅の乗降客数から新店舗の成否を判別する ◎客単価、旅行回数からリピートの可能性を判別する

25 名称 目的 手法 判別分析 判別 設定値での相関比が最大になるように、 一次式の係数を決定

26 判別式

27 主成分分析 ◎資本金、店舗数、職員数などから銀行の規模を総合的に判定する指標を合成する ◎思考力、言語能力、コミュニケーション能力、計算力などから個人・対人能力、理系・文系能力などを合成する ◎各種農産品の生産額から都道府県の特性を表す指標を合成する

28 主成分分析

29 名称 目的 手法 主成分分析 指標合成 合成指標の分散が最大になるように、 一次式の係数を決定

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32 各変数の標準化 一次式の設定 　　　　ただし係数の平方和＝１ 分散の仮計算 分散を最大化する各係数の探索(ソルバー) 残差の成分で第２軸を求める

33 各変数の計数

34 各標本の値

35 因子分析 ◎各学科の成績から背景にある能力(文系能力、理系能力など)を抽出する

36 因子分析

37 名称 目的 手法 因子分析 指標抽出 最も的確な予測値となるように、 各変数の因子負荷量 及び各標本の因子得点を決定

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43 クラスター分析 ◎打率、本塁打の本数から野球選手を分類する ◎家計調査の費目別支出額から都道府県を分類する

44 クラスター分析

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48 数量化Ⅰ類 ◎性別、年齢層、学歴等からテストの成績を予測する

49 数量化Ⅰ類

50 数量化Ⅱ類 ◎性別、年齢層、学歴等からテストの合否を判別する

51 数量化Ⅱ類

52 数量化Ⅲ類 ◎各人のデザインの選好から、各人とデザインをグループ化(対角線化)する

53 数量化Ⅲ類

54 数量化Ⅳ類 ◎各人相互の親近感から各人の位置付け(平面上の位置)を見出す

55 数量化Ⅳ類

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