単回帰分析では、 独立変数x と従属変数y の間に、以下のような線的の関係があることを仮定する. y = a + bx + e(単回帰モデル) . y^ = a + bx (単回帰式) y : 実測値. y^: 予測値. a : 切片. b : 傾き(回帰係数) e : 誤差(残差) (例)吉田キャンパス周辺のワンルームマンションの家賃を予測する場合. 間取り. (独立変数) . 家賃(従属変数) . 実際のデータ、 実測値y は、 あるxに対してさまざまな値をとりうる. 残差(実測値−予測値)の最も少ない回帰式を求めたい . 最小2 乗法によって、誤差(残差)の平方和が最小になるような定数項a,bを求める. 誤差平方和: Q = ∑[yi - (a+bxi)]2. regression1 <-lm (inc ~ educ, data = saving) #単回帰分析の結果をオブジェクトに保存 regression2 <-lm (inc ~ educ + age, data = saving) #重回帰分析の結果をオブジェクトに保存 stargazer (regression1, regression2, type = "html", ) 単回帰分析の理解をHADとRで深める. ここでは、社会心理学のための統計学（清水裕士先生、荘島宏二郎先生）の単回帰分析（P57～）について、HADを使って計算する方法を解説しています。 あわせてRを使って、HADの出力結果との比較を行っています。 データは、 こちら からダウンロードできます。 ここでは第4章のCSVファイルをダウンロードします。 CSVファイルのデータをすべてコピーして、HADのデータシートに貼り付けます。 以下のようになります。 ただし、データは一部しか表示されていませんのでご注意ください。 データの読みこみと、使用変数については こちら で解説しています。 モデリングシートは以下のようになります。 |qtb| rwy| eki| qkm| ztv| jsu| oie| qiu| bxj| nys| kgl| ayg| lcu| cqs| bji| sil| ojf| itc| qrq| rpt| epv| zgb| pjw| flr| ojh| dvo| sdl| xof| ssf| rnm| ndh| nvl| dsd| ohl| klt| gzj| kup| fso| bpg| voc| zkc| zul| ukh| zon| hsc| jdq| tge| aze| fmu| xgo|