(Pythonによる統計学入門)スポンサーサーチTweetPythonを用いて線形回帰分析(単回帰、重回帰)を行う今回は、Pythonを用いて線形回帰を行う方法をご紹介します。回帰分析は、統計学的モデリングの最も基本的なもので、Pythonを用いて簡単に実行することができます。回帰分析では、説明変数と応答変数の直線的な関係をモデリングします。1つの説明変数を統計モデルに含む場合には「単回帰分析」、2つ以上の説明変数を含む場合は「重回帰分析」と呼びます。Modelsの中で例として挙げられているデータセットを利用します。網羅的に学習したい方にはオススメです。ちなみに以下のリンクからpdfバージョンを見る事もできます。https://mysite.science.uottawa.ca/rkulik/mat3378/mat3378-textbook.pdf今回利用するデータは以下のページで公開されています。以下のようにライブラリを読み込みます。以下のようにpandasライブラリのread_csv関数を用いてデータを読み込みます。delim_whitespace=True)散布図を描いてデータをチェック線形回帰分析では、説明変数と応答変数が直線的な関係があると考えてモデル構築をするケースが多いので、ここでは散布図を描いて各説明変数(X1,X2)と応答変数(Y)の関係を視覚的に見てみます。Pandasライブラリを利用して以下のように散布図を描くことができます。Y')散布図を見るとX1もX2も両方ともYと直線的な関係があることが分かります。それでは、単回帰分析と重回帰分析を行っていきましょう。X1とYの関係、X2とYの関係をそれぞれ以下のモデルで表します。単回帰モデル1:単回帰モデル2:それでは早速、Pythonを利用して単回帰分析を行います。data=mydata).fit()print(SLR2.summary())単回帰モデル1の分析結果X1の行のP値(P>|t|)は0.000となり、非常に小さいのでこの単回帰モデル1において説明変数X1の効果は統計的に有意であると言えます。2.142]となります。散布図上に回帰直線を引きたい場合は以下のコードで可能です。単回帰モデル2も全く同じように分析できますので、ぜひ、試して見てください。応答変数の関係をモデリングします。今回は以下のようにモデルを構築してみます。重回帰モデル:それでは、重回帰分析のモデルを実装します。X2の行のP値が0.033となり、この重回帰分析モデルにおいて、どちらの変数も有意な効果があると言えます。https://www.statsmodels.org/stable/index.htmlTweetプログラミングとソフトウェアR(アール統計学プログラミング)の使い方、サンプルコードRコード:図のタイトルを日本語表示する。Rコード:関数の下の指定の定義域(ドメイン)部分に色をつける。Rコード:数値積分(長方形近似)で関数を積分する。Rコード:定義域ごとに違う関数の値をとるグラフを描く。Rコード:2つの図を横軸のメモリを合わせて上下に表示する。Rコード:Rで母集団の分散、標準偏差を求める方法。Rコード:RでZ検定(割合の検定)を行う方法。Rコード:グラフやプロットなどの図に文字を重ねるRコード:ベルヌーイ分布や離散型一様分布に従う乱数の発生。Rコード:プロットの軸のメモリのフォントサイズを変更する。Rコード:凡例の横幅を広げる。(文字が入り切らない時)Rコード:プロットのタイトルにギリシャ文字を利用する。Rコード:順列・組み合わせのすべてのパターンを発生させる。Rコード:if文で条件を複数(且つ、又はなど)設定する。Rコード:プロットの軸のメモリを自分で設定する。Rコード:ヒストグラムに正規分布など確率密度関数の曲線を重ねる方法。Rコード:プロットのタイトルなどをLaTeXで記述する方法Rコード:データフレームのグループごと(セルごと)の平均を出す。(Pythonによる統計学入門)スポンサー募集中。統計ドットリンクでは広告出稿をご希望のスポンサー様を募集しております。ページビューなどは、「お問い合わせ」からご連絡ください。更新・勉強会などの情報を受け取る。案内など各種情報を受け取ることができます。↑こちらからFacebookページをフォロー。就職や転職を応援しています。職業訓練、求人やエージェントなどの必要な情報を選別し、紹介しています。就職、職業訓練の情報を確認する。technology.。