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関数で回帰分析をするデータ分析www.crosshyou.infoの続きです。今回は、R言語のlm関数で線形回帰分析をします。Regi:Regionでやってみます。ALEが高いほど、AWBが高いほど、IOOが低いほど、FTPが低いほどHPIは高くなることがわかります。Africaが有意に低いです。IOOのPr(>|t|)が0.05よりも高いので、削除してみましょう。update関数でこのようにIOOを削除します。anova関数でmodel1とmodel2を比較します。Pr(>F)が0.05よりも大きいのでmodel1とmodl2で有意な違いはありません。model2を見てみます。Regiも削除したらどうなりますか見てみましょう。update関数で削除しました。anova関数でmodel2とmodel3を比較します。Pr(>F)が0.05よりも小さいです。model2とmodel3では有意な違いがあります。Regiは削除しないほうがいいようですね。model2の残差プロットを見てみます。73番がとびぬけて外れていますね。どこの国でしょうか?ルクセンブルグでした。model2で計算されるルクセンブルグのHPIを見てみます。predict関数を使います。model2から計算されるルクセンブルグのHPIは-1.9でした。R言語で回帰分析をする。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。