| 2010年05月06日(木) |
「統計資料から見たＣＶＳの立地展開〜大阪府を事例として〜」 |
暇だったので大学時代の卒業論文を読み返す。
難しそうな言葉いっぱい出てくる。
でもあくまでも名称として使っていただけで、本質は全然。
重回帰分析
正式名称は重線形回帰分析
多変量解析では最もポピュラーな手法
説明変数が一つの場合が単回帰分析、二つ以上なら重回帰分析
従属変数（目的）＝独立変数（説明）×独立変数（説明）
ex）肺がん発生率＝喫煙本数／一日 ×喫煙期間
回帰分析から得られるもの
�＼睫席竸瑤�目的変数に及ぼす影響度
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回帰分析で用いられる推定方法⇒最小二乗法
推定値と測定値の残差を求め、二乗平均が最小になるようにする
回帰方程式は‘Y＝○ｘ＋△Z＋２０’といった式で表される
そしてこの時の２０が切片、○と△が係数
偏回帰係数は目的変数に対する説明変数の影響度を表しており、
数値が大きいほど影響度が大きい
まとめると・・・
重回帰分析とは実際値と理想値とが近似するような、
関係式の係数を求める統計処理の一つ
散布図を描くことで資料の中のデータの個性が見えてくる
複数個の変数の間の相関関係を解析するための代表的手法
相関分析
正相関／負相関／無相関
「統計資料から見たＣＶＳの立地展開〜大阪府を事例として〜」
多変数の係数を偏回帰係数と言う
これらの係数は目的変数に対する各説明変数の影響度
具体的にはｘが１増えると、コンビニは２０増えると、言った感じ
卒業おめでとうペポペポペポ☆
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