その12014/12/14今日では、高度な統計手法の計算をパソコンに任せておけるようになっています。統計解析用ソフトのSPSS、S-PLUSをはじめ、フリーウェアのRなども重宝されています。回帰分析は統計解析のポピュラーな手法ですが、コンピュータで簡単に結果を求めてくれるようになったからといって、最低限の予備知識は必要になります。書籍やセミナーなどで、予備知識を得ることはできますが、おおよそ次の点を考慮していなければ、精度の良い分析を行うことはできません。そこで、重回帰分析を行うためのチェックポイントを、簡単にまとめておきました。回帰分析は、数値予測に期待できる分析手法の1つですが、この条件を満たすからと言って、精度の良い(当たる)予測ができるということではありません。重回帰分析を行うための、最低限の条件であることを理解しておきましょう。)は何かを考えるつまり説明変数と目的変数との間には、強い相関があるとより良い説明変数同士で、高い相関のある状態を解消しておくデータ行数は、説明変数の個数(列数)+2行以上あること簡単に1つずつ説明してゆきましょう。今回は最初の1から3について説明します。)1つを決めるつまり何を予測したいのか、分析対象は何かを決めます。これが重回帰分析に入る第一歩です。3つの表現を使いましたが、これは書籍やソフトウェア、講師などによって表現が変わりますが、意味はどれも同じです。Variable)という言葉が遣われている印象があります。どれが出てきたとしても、皆さんで「あ~、目的変数のことなんだなあ」と翻訳できれば大丈夫です。ここでは結局「何を予測したいのか?」が大事になります。Criterion)と呼びます。説明変数と目的変数との間には、強い相関があるとより良い統計学的に言えば、目的変数と比較的強い相関関係のある説明変数を、分析に採り入れます。過去の時系列データの推移を基に将来の予測を行う場合でも、その推移だけを基に予測をするのではなく、その他の要因の変化を利用して予測するのです。回帰分析では、予測したい項目(目的変数)の推移により影響を及ぼしている項目(説明変数)はどれかを探ることも期待できるのです(わたくしの講座などでは「影響度」と呼んでいます)。説明変数の策定においては、目的変数と相関の高い変数を選ぶことはもちろん、どういう切り口で説明変数を選ぶかがカギになります。)とするのかも考慮する必要があるでしょう。分析の目的によって判断します。http://f-tpl.com。