(回帰分析)推計結果の見方(1)

決定係数



R
R
2
2
回帰式のあてはまりの良さをはかる
回帰式による予測の信頼度を見るひとつの尺度
標本(与えられたデータ)の動きを、どれくらい追え
ているか
0  R 1
2
(回帰分析)推計結果の見方(2)
自由度修正済み決定係数




R̂
R̂
2
2
決定係数の弱点 ー 説明変数を追加していけば、
あてはまりは、どんどん良くなる。
この弱点を補うために考案された(修正版)決定係
数
通常は、決定係数というと、自由度修正済み決定
係数を指す場合が多い。
見方は、決定係数と同じ。
(回帰分析)推計結果の見方(3)
t値
各説明変数の有意性を検定する t 値

説明変数ひとつひとつに、t 値が計算されている
「この説明変数は、被説明変数の動きを予測する
ために、有効な変数かどうか」をチェックする

大ざっぱな t 値の見方 「2ルール」

t  2.0 
説明変数は有意
t  2.0 
説明変数は有意でない
(回帰分析)推計結果の見方(4)
P値
t 値の厳密な解釈 P 値




説明変数ひとつひとつに、P 値が計算されている
t 値と同様に、各説明変数の有意性を検定する
P 値の意味は・・・
「この説明変数は有意である」と判断した時に、そ
の判断が誤っている確率(統計学用語では「第一
種の過誤の確率」)
通常は、 P値が5%(0.05)より小さい時に、説
明変数は有意であると判断し、「この説明変数は
5%有意である」等と言う。
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(回帰分析)推計結果の見方(1) R2