Kobe.R発表資料

1. 回帰分析 入門 基礎の基礎から
Kobe.R #12
2014.10.26
@florets1
1

2. 2
こういうことがやりたい

3. 3
データセット cars を例に
車の速度とブレーキをかけてから車が止まるまでの距離

4. 4
散布図を描こう

5. 5
相関係数を求めよう
けっこう相関高いですね。

6. 6
線形回帰分析をしよう
計算するだけで、まだ何も表示されません。

7. 7
回帰直線を描いてみよう

8. 8
予測値を表示しよう

9. 9
残差とは
これです！
残差＝実データと回帰直線（予測値）との差

10. 10
残差を表示しよう

11. 11
回帰係数を求めよう
つまり
dist = -17.58 + 3.93 * speed

12. 12
分析の要約を表示しよう

13. 13
要約の見方
残差の四分位数

14. 14
要約の見方
係数標準誤差t値p値

15. 15
係数の95%信頼区間を求めよう
係数標準誤差t値p値

16. 16
t値を求めよう
係数標準誤差t値p値

17. 17
p値を求めよう
係数標準誤差t値p値
両側t検定のp値の計算をしている

18. 18
要約の見方
残差の標準誤差：15.38 自由度48

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要約の見方
決定係数R2
回帰モデルがどの程度データにフィットしているかを評価する指標
1に近づくほどよくフィットしている
調整済み決定係数R2
説明変数が多いほど高い値が出てしまうのを調整した指標
こちらも1に近づくほどよくフィットしている

20. 20
残差を視覚的に分析しよう

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参考文献
金明哲 Rによるデータサイエンス
青木繁伸 Rによる統計解析