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線形重回帰

線形重回帰モデルは応答変数Yi(i=1,2,...,n)と説明変 数xij(i=1,2,...,n, j=1,2,...,k)の間に次の関係を仮定しています。
,
,
ここで、(j=0,1,2,...,k)は回帰パラメータ、は平均が0、標準偏差がである独立な正規ランダム変数です。

サンプルデータを利用する場合は、 ここをクリックし、 適当なディレクトリ(フォルダー)に保存してください。

サンプルデータの重回帰分析を行う場合は、

  1. 「Open data file」をクリックして、保存したデータファイルを指定し、
  2. 「Fit」ボタンをクリックすると、重回帰分析の結果が表示されます。

データ

  1. 1行目にデータのラベルを記述することができます。各データのラベルは空白をあけずに記述し、各データごとにスペースまたはタブで区切ってください。
  2. データは半角で入力してください。
  3. データファイルには、以下のData Errorsに合わせて、データを入力してください。
  4. または、データファイルは表データ形式でも構いません(データファイルには、計算に使用しない列データを含んでいても構いません)。その場合、列データは数値をスペースまたはタブで区切って、列データの個数分入力したら、改行してください。列データをデータの個数分、行に入力してください。ただし、「Data Columns」で、使用するcolumnの指定が必要になります。

入力

  1. 「Open data file」をクリックし、データファイルを指定してください。
  2. もし、データファイルの1行目にデータのラベルがあり、それを使用する場合は、「Data labels」にチェックを入れてください。
  3. データファイルの中の使用するデータのcolumnを指定する場合は、xの列、 yの列(yの標準偏差を指定する場合はyの標準偏差の列)の順にスペースで区切って指定し、「Data columns」にチェックを入れてください。例えば、xが3列目、yが5列目、yの標準偏差の列が6列目の場合は、「3 5 6」と指定し、「Data columns」にチェックを入れてください。
  4. 「Number of parameters」欄で、重回帰モデルのパラメータの数を入力します。入力後、「Set」ボタンをクリックしてください。
  5. 「Significance level」欄で、パラメータの信頼区間と回帰モデルの検定のための有意水準を指定できます。入力後、Setボタンをクリックしてください。

出力

  1. 「Fit」ボタンをクリックすると、重回帰分析の結果が表示されます。
  2. 「Show parameter estimates」ボタンをクリックすると、パラメータの推定値が別ウインドウに表示されます。
  3. 「Show correlation coefficients」ボタンをクリックすると、説明変数間の相関係数が別ウインドウに表示されます。
  4. 「Residual plots」ボタンをクリックすると、残差のプロットが表示されます。
  5. 「Normal probability plots」ボタンをクリックすると、正規確率プロットが別ウインドウに表示されます。Studentizedr esidualについては、
  6. 「Confidence intervals」ボタンをクリックすると、予測値の信頼区間が別ウインドウに表示されます。



Kazushi Neichi
Department of Business Administration, Tohoku Gakuin University