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統計学がわかる 回帰分析・因子分析編

統計

統計学がわかる 回帰分析・因子分析編

統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック)

統計学がわかる 【回帰分析・因子分析編】 (ファーストブック)

第6章 最高気温と最低気温から客数を予測したい

  • 編回帰係数
    • 編回帰直線の傾き
    • y 切片は0
  • 標準編回帰係数
  • 単回帰モデル
    • 1つの変数を使った回帰直線による予測
    • 予測に使う変数を説明変数
    • 予測される変数を目的変数
  • 重回帰モデル
    • 2つ以上の変数を使って1つの変数を予測する
  • 単回帰モデル
    • 客数の予測値 = 回帰直線の y 切片 + 回帰直線の傾き × 最高気温
  • 重回帰モデルの求め方
    • 客数の予測値 = 定数 m + 定数 p × 最高気温 + 定数 q × 最低気温
    • 定数 p = 客数と最高気温の編回帰係数
    • 定数 q = 客数と最低気温の編回帰係数
    • 定数 m = 客数の平均 - p × 最高気温の平均 - q × 最低気温の平均
  • 重回帰分析
    • 複数の説明変数によって1つの目的変数を予測すること
    • 複数の説明変数の中から予測に有用な変数を一定の基準によって選んでいくこと