「第4回 - 2変数の回帰分析」の版間の差分

ナビゲーションに移動 検索に移動
編集の要約なし
編集の要約なし
 
14行目: 14行目:
<math>
<math>
\begin{align}
\begin{align}
a &= \frac{\mbox{x と y の 共 分 散 }}{\mbox{x の 母 分 散 }} \\
a &= \frac{\mbox{ x y }}{\mbox{ x }} \\
   &= \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sigma_x^2}
   &= \frac{\frac{1}{n} \sum_{i=1}^N (x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}{\sigma_x^2}
\end{align}
\end{align}
37行目: 37行目:
* 代入するxの値には注意が必要である。
* 代入するxの値には注意が必要である。
** 内挿 (問題なし)
** 内挿 (問題なし)
**: <math>\mbox{元 デ ー タ の 最 小  x} \leqq \mbox{代 入 す る  x} \leqq \mbox{元 デ ー タ の 最 大  x}</math>
**: <math>\mbox{ 小  x } \leqq \mbox{ る  x } \leqq \mbox{ 大  x }</math>
** 外挿 (問題あり : 範囲外での推定精度は保証できないため)
** 外挿 (問題あり : 範囲外での推定精度は保証できないため)
**: <math>\mbox{代 入 す る  x} \leqq \mbox{元 デ ー タ の 最 小  x}</math>
**: <math>\mbox{ る  x } \leqq \mbox{ 小  x }</math>
**: または
**: または
**: <math>\mbox{元 デ ー タ の 最 大  x} \leqq \mbox{代 入 す る  x}</math>
**: <math>\mbox{ 大  x } \leqq \mbox{ る  x }</math>
**: <br>
**: <br>
**: ただし、外挿しても問題ない場合もあるため、推定結果が妥当かどうかを常に考えることが重要である。
**: ただし、外挿しても問題ない場合もあるため、推定結果が妥当かどうかを常に考えることが重要である。
51行目: 51行目:
<br>
<br>
* 寄与率R<sup>2</sup>は、0〜1の範囲にあり、回帰直線の精度が高いほど寄与率は1に近づく。
* 寄与率R<sup>2</sup>は、0〜1の範囲にあり、回帰直線の精度が高いほど寄与率は1に近づく。
* 相関係数r<sub>xy</sub>の2乗が寄与率R<sup>2</sup>に等しい。<br><math>R^2 = (r_{xy})^{2} = \mbox{( 相 関 係 数  )}^{2}</math>
* 相関係数r<sub>xy</sub>の2乗が寄与率R<sup>2</sup>に等しい。<br><math>R^2 = (r_{xy})^{2} = \mbox{( 数  )}^{2}</math>
<br><br>
<br><br>


120行目: 120行目:
a &= \frac{\sum_{i=1}^N {(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}}{\sum_{i=1}^N {(x_i - \bar{x})^{2}}} \\
a &= \frac{\sum_{i=1}^N {(x_i - \bar{x})(y_i - \bar{y})}}{\sum_{i=1}^N {(x_i - \bar{x})^{2}}} \\
   &= \frac{C_{xy}}{\sigma_{x}^{2}} \\
   &= \frac{C_{xy}}{\sigma_{x}^{2}} \\
   &= \frac{\mbox{x と y の 共 分 散  }}{\mbox{x の 母 分 散  }}
   &= \frac{\mbox{ x y 散  }}{\mbox{ x 散  }}
\end{align}
\end{align}
</math><br>
</math><br>
<br>
<br>
全データ組の誤差の2乗和Seが最小になる回帰係数は、<br>
全データ組の誤差の2乗和Seが最小になる回帰係数は、<br>
<math>a = \frac{\mbox{x と y の 共 分 散  }}{\mbox{x の 母 分 散  }}</math><br>
<math>a = \frac{\mbox{ x y 散  }}{\mbox{ x 散  }}</math><br>
<math>b = \bar{y} - a \bar{x}</math><br>
<math>b = \bar{y} - a \bar{x}</math><br>
<br>
<br>

案内メニュー