R言語でロジスティック回帰分析、そしてドル円だけが残った。www.crosshyou.infowww.crosshyou.info政府統計の総合窓口のデータや、OECDのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。R言語でロジスティック回帰分析、そしてドル円だけが残った。データ分析www.crosshyou.infoの続きです。今回は日経平均の騰落を回帰分析したいと思います。ロジスティック回帰分析です。日経平均の騰落を表すベクトルを作成します。vNikkの先頭にNAを追加したベクトル、xを作成しました。先頭がNAなので削除します。vYenも先頭を削除してデータの時点を合わせます。プラスな1に変換します。ifelse関数を使います平均値が0.58ですから、分析期間中の日経平均は、前月比プラスの月が58%あったということがわかります。これで準備ができました。R言語でロジスティック回帰分析をするには、glm関数を使います。ペーパーバックこの商品を含むブログを見るこの本を参考にして分析します。vCons:vIP:vYenは削除してもよさそうですね。"Chi"で比較するようです。P値が0.7766ですから、model2を採用します。vIP:vYenを削除してみます。p値が0.445と0.05より大きいですから、model3とmode2は有意な差は無いです。model3を採用します。vCons:vYenの係数のp値は0.0937と0.05よりも大きいですから、これを削除してみます。p値が0.06238と0,05よりも大きいので、より単純なモデルのmodel4を採用します。model4を調べます。vCons:vIPを削除してみましょう。p値が0.1792と0.05よりも大きいのでmodel5をさらに調べます。p値が一番大きいvConsを削除しましょう。p値が0.6404なので、model6を採用し、さらに調べます。I(vYen^2)を削除しましょう。p値が0.6854なのでmodel7を調べます。vIPの係数のp値が0.604と一番大きいので削除します。p値が0.6032なので、model8を採用して調査を続けます。I(vCons^2)を削除します。p値が0.2558なので、model9を採用します。model9を見てみましょう。I(vIP^2)を削除します。p値が0.2087と0.05より大きいですから、model10を採用します。model10を見てみましょう。あ!vYenの係数のp値が0.05よりも大きくなってしまいました!vYenも削除しましょう。p値が0.04581と0.05よりも小さいですから、vYenを削除するのはよくないということですね。結局model10が最後のモデルです。model10のvYenの係数の符号がマイナスですから、円安水準のほうが日経平均は上昇し易いということですね。グラフで表現してみましょう。青い線が回帰直線でですが、ダメですね。株式相場の騰落を予測するのは難しいです。R言語のlm関数で回帰分析をする。