R言語のlm関数で重回帰分析する。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言語のlm関数で重回帰分析する。データ分析www.crosshyou.infoの続きです。今回はメインタイトルどおり、人口の推移と株価の関係を分析してみようと思います。全国の総人口と男性比率と日本人比率、この3つの説明変数と株価の関係を分析してみたいと思います。data.frame)を作成します。subset関数でまずは全国だけのデータにしました。日本人比率(J/T)を作成しましょう。JTとKabukaです。subset関数で必要な変数だけにしてしまいます。subset関数で必要な変数だけにして、変数の順番も変更しました。pairs関数でそれぞれの変数の散布図を描きます。グラフマトリックスの一番上の行が株価がY軸で各変数がX軸の散布図です。cor関数で相関係数マトリックスも作成します。年と男性比率が一番相関係数の絶対値が大きいですね。男性比率は年々低下しています。それでは、lm関数で被説明変数を株価、残りを説明変数にして回帰分析をしてみます。全ての変数と変数の二乗項、交差項も含んだフルモデルから分析します。step関数を使って、Kabukaに影響のない変数を削除します。summary関数で結果を表示します。あれ、Year1:MTやJTは有意ではないですね。update関数でまず、Year1:JTを削除します。これで、全ての変数が有意なモデルのなりました。残差をプロットしてみます。最後に実際の株価とモデルから予測された株価をグラフにしてみましょう。plot関数で実際の株価のグラフを描いて、points関数でそのグラフにモデルから予想された株価を重ねます。最後に今回の分析用データ(ad)を消去して終わります。次回はwww.crosshyou.infoです。今回のR言語のコードです。神奈川県は男性比率が高く、長崎県は低い。