岩間大介あなたはどのぐらい分かる?回帰分析のサマリの読み方ツイートシェアはてブLINEPocket別記事「過去最低の出生数は偶然なのか?」で、婚姻数と出生数についての回帰分析を行い、その結果についてご紹介しました。回帰分析の結果は、p値しか気にしていなかった統計検定2級で回帰分析のサマリの見方は勉強したけど、他の形式も見てみたいという人に向けて、「Pythonのstatsmodelsによる回帰分析のサマリの見方」を紹介していきます。あなたはどのぐらい分かる?回帰分析のサマリの読み方statsmodelsとは?はじめにstatsmodelsは、統計モデルを用いた推定や検定が行えるPythonモジュールです。出生数は偶然なのか?」の回帰分析で得られた結果のサマリは下記の通りです。みなさんは、このサマリに書いてある情報を、どの程度理解することができますか?ここから、このサマリの代表的な情報について紹介していきます。係数1行目の”const”は切片の係数、2行目の”mariage”は説明変数(婚姻数)にかかる回帰係数を指します。2.42e+0.5という回帰式が推定されます。係数の推定値の標準誤差を指します。値が小さいほど精度の高い推定であることを意味します。係数の優位性を検定するための統計量。推定値を標準偏差で割った値となります。値が大きいほど、意味のある説明変数であることを意味します。各係数の値が0であるという帰無仮説を検定した結果(確率)を指します。有意水準を5%とした場合、この値が0.05(5%)以下であれば、「係数の値が0である」という帰無仮説が棄却され、意味のある説明変数となることを意味します。95%信頼区間95%信頼区間とは、得られたデータをもとに信頼区間を100回求めた場合、100回のうち95回は、信頼区間の範囲の中に真の値が含まれることを意味します。0.975]は、両側検定における2.5%と97.5%をそれぞれ指しています。今回の結果では、回帰直線の切片と回帰係数(傾き)の95%信頼区間は次の通りとなります。推進する「統計検定2級」の試験では、回帰分析のサマリの読み方に関する問題が出題されます。そのサマリは、R言語のlm関数の形式となるため、統計検討の受験を考えいる人は、サマリの内容を比較してみるといいかもしれません。まとめ今回の記事では、「Pythonのstatsmodelsによる回帰分析のサマリの見方」について紹介しました。著者自身、はじめてPythonで回帰分析を行ったときは、係数とp値だけを見て、それ以外の結果については着目しておりませんでした。それぞれの結果の意味を理解することで、結果の解釈の仕方に幅を広げられたように思います。今回の記事では紹介しませんでしたが、複数の説明変数を扱う際に注意が必要となる多重共線性についても、同じく理解しておきたいキーワードとなりますので、それはまた別の記事で紹介したいと思います。私たちは20代から50代のビジネスパーソンに向けて、パラレルキャリア研究会というコミュニティーを運営しています。当研究会はデータサイエンスについても互いに学び合う場を提供しています。私達と一緒に学んでみたいという意欲のある方、データサイエンスの自学自習に少しでも興味がある方は、お気軽にこちらからお問い合わせください。知っておきたい!NISAとiDeCoのデメリットRECOMMENDこちらの記事も人気です。メーカーに入社後、エンジニアとして半導体製品の企画・開発に従事。30代後半に軸ずらし転職でキャリアをシフト。本業の傍ら独学でPython&統計学を学習中。