決定係数は予測値の分散と、観測値の分散の比率。→説明変数によって、目的変数をどれだけ説明できるのか、を表す。真の係数が0のとき、目的変数と説明変数は無関係である。H0少なくとも一つの係数は0ではない。H0が採用され、H1が棄却される。H0が棄却され、H1が支持される。test)真の係数が0のとき、従属変数(目的変数)と独立変数(説明変数)は無関係である。すべての回帰係数=0すべての説明変数に説明力がない。説明変数は目的変数に影響を与えていない。H0少なくとも一つの回帰係数≠0少なくとも一つの説明変数が説明力を持つ。少なくとも一つの説明変数は目的変数に影響を与えている。H0が採用され、H1が棄却される。H0が棄却され、H1が支持される。標本は互いに独立である。残差プロットを用いる。残差の分散、目的変数の分散が一定である。残差プロットを用いる。残差のQQプロットを用いる。残差が直線状に並ぶかを確認する。目的変数と説明変数の関係は直線で近似できる。目的変数と説明変数間の散布図を用いる。説明変数間の散布図を用いる。10で多重共線性の可能性を疑う。相関係数はだいたい0.9くらい。相関係数はだいたい0.8くらい。10の相関係数のイメージをもっておけばいいのではないか。一般線形モデルにおいて各測定値がモデル推定に与える影響の大きさを表す数値。他のデータと比べて異常な予測値を持つ観測値を識別する。観測値xから、全禅観測値の平均までの距離。比の大きな観測値は、有意な係数が有意に見せない原因になることがある。他のデータと比べて異常な予測値を持つ観測値や、モデルがあまり適合できない観測値を識別する。i番目の観測値を使用して計算された係数と、観測値を使用しないで計算された係数との間の距離に対する測度。p)よりもD値が大きい場合の観測値を調べる。定数項を含む、モデルの工数。特異に大きい横軸は梃子値で、縦軸は標準化した残差。点線でクックの距離0.5を示している。二乗誤差を最小にする係数を求める。尤度を最大にする係数を求める。最高確率の係数を求める。ベイジアンは線形回帰を、確率の問題に読みかえている。回帰直線パラメータの確率分布を求める。