これを名前付きのベクトルにして、sort関数で並び替えましょう。colnames関数とsort関数を使います。Foreign_languagesが-0.8866812で一番逆相関で、Sample_sizeが0.7885006で一番の順相関です。Foreign_languagesで年齢を回帰したモデルと、Sample_sizeで年齢を回帰したモデル、2つ試してみましょう。Foreign_languagesで回帰したモデル、model_Fです。なっていますので、モデルは有意です。Foreign_languagesの係数のPr(>|t|)が3.38e-10ですから、Foreign_languagesはモデルに有効な役割をはたしていいます。モデルのあてはまりのよさは、R-squaredが0.78862です。次は、Sample_sizeを説明変数にしたmodel_Sです。下の行、F統計量のp値は6.25e-07と0.5よりも小さいので、モデルは有意です。Sample_sizeの係数のp値は6.25e-07なのでSample_sizeはモデルで有効な変数です。R-squaredが0.6217です。R-squaredはmodel_Fのほうがいいですね。散布図に回帰式を当てはめてみましょう。model_Fからです。plot関数とabline関数ですね。次は、model_Sです。目で見るかぎり、どちらが当てはまっているか判断できないですね。2乗項を入れてみましょうか?まずは、model_Fに2乗項を追加した、model_F2です。lm関数の中で、poly関数を使います。下の行のF統計量のp値は1.045e-14と0.05よりも小さいのでモデルは有意です。R-squaredは0.9178とmodel_Sよりもあてはまりがよくなりました。Sample_sizeの2乗の係数ともに有意を示しています。R-aquaredは0.7145とmodel_Sよりも改善しています。それぞれの回帰線と散布図を描いてみます。各回帰モデルの中にfitted.valuesという値が格納されていますので、それを使います。=でX軸とY軸の範囲を指定しています。TRUE)で作成したグラフに上書きするようにしています。赤い点が回帰モデルの計算結果です。model_Fの直線よりは当てはまっていますね。model_S2も同じようにやってみます。こちらもmodel_Sよりも当てはまりはいいですね。今回のコードは以下のとおりです。R言語のlm関数で回帰分析をする。GDPギャップを潜在成長率と資本投入と労働投入で回帰分析をする。R言語のlm関数で回帰分析。