ばらつき、残差、有意水準
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開始行:
[[計量経済学のためのR環境]]
#contents
*データと回帰曲線 [#z5bb9684]
回帰分析で推定された曲線を回帰曲線といいます。[[単回帰...
y = -6.0930 + 2.6227x1
という式がそれです。
与えたデータと回帰曲線を同じグラフに表して見ましょう。
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara01.jpg);
これを描くスクリプトは[[Rサンプル4]]にあります。
dset <- read.csv("d/sample3.csv", header=TRUE)
attach (dset)
eq1 <- lm(y ~ x1)
summary(eq1)
plot(x1,y)
&color(Red,White){縦軸にx1,横軸にyをとって散布図を描く};
par(new=T)
&color(Red,White){グラフを重ね合わせるため、前のグラフを...
abline(-6.0930,2.6227)
&color(Red,White){ y = -6.0930 + 2.6227x1の直線を引く};
なお、ablineの引数をeq1の結果から直接取り出すこともでき...
dset <- read.csv("d/sample3.csv", header=TRUE)
attach (dset)
eq1 <- lm(y ~ x1)
names(eq1)
summary(eq1)
plot(x1,y)
par(new=T)
abline(eq1$coefficients[1],eq1$coefficients[2])
*残差 [#paddbae7]
サンプル4を実行した後、R Consoleというウインドウで
> z = residuals.lm(eq1)
> z
と入力してみてください。単に変数名だけ入力すると、その...
1 2 3 4 5 ...
-1.041073 2.060774 -1.673263 1.377661 -2.794107 2.070...
と表示されましたか? データと回帰曲線の(縦方向の)差が残...
*t値、P値は何を検定しているか [#k7f97e49]
もしx1の係数が0だったら、
y = -6.0930
という水平線になるはずです。ablineを使って水平線を引く...
plot(x1,y,ylim=c(-10,15))
出てくるグラフはこんなもののはずです。
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara02.jpg);
もしyとx1の関係が本当はy = -6.0930だとしたら、ここにあ...
sample5はこんなデータです。x1はsample3と同じですが、yは...
x1 y
1.5 -0.1
2.3 0.3
3.8 0.1
4.2 0.4
5.6 0.6
6.3 0.5
サンプル5で、sample3.csvのかわりにsample5.csvを読み込む...
>Coefficients:
> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>(Intercept) -0.16321 0.16886 -0.967 0.3885
>x1 0.11727 0.03932 2.983 0.0406 *
という結果が出てきます。x1の係数は5%有意と判断されてい...
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara03.jpg);
おっと。グラフの上限下限がさっきのままでした。plot(x1,y...
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara04.jpg);
同じ数字なのに、ふたつのグラフは全然違う印象を与えます...
0と0.11727はかなり近いので、x1の係数が0であるという仮説...
終了行:
[[計量経済学のためのR環境]]
#contents
*データと回帰曲線 [#z5bb9684]
回帰分析で推定された曲線を回帰曲線といいます。[[単回帰...
y = -6.0930 + 2.6227x1
という式がそれです。
与えたデータと回帰曲線を同じグラフに表して見ましょう。
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara01.jpg);
これを描くスクリプトは[[Rサンプル4]]にあります。
dset <- read.csv("d/sample3.csv", header=TRUE)
attach (dset)
eq1 <- lm(y ~ x1)
summary(eq1)
plot(x1,y)
&color(Red,White){縦軸にx1,横軸にyをとって散布図を描く};
par(new=T)
&color(Red,White){グラフを重ね合わせるため、前のグラフを...
abline(-6.0930,2.6227)
&color(Red,White){ y = -6.0930 + 2.6227x1の直線を引く};
なお、ablineの引数をeq1の結果から直接取り出すこともでき...
dset <- read.csv("d/sample3.csv", header=TRUE)
attach (dset)
eq1 <- lm(y ~ x1)
names(eq1)
summary(eq1)
plot(x1,y)
par(new=T)
abline(eq1$coefficients[1],eq1$coefficients[2])
*残差 [#paddbae7]
サンプル4を実行した後、R Consoleというウインドウで
> z = residuals.lm(eq1)
> z
と入力してみてください。単に変数名だけ入力すると、その...
1 2 3 4 5 ...
-1.041073 2.060774 -1.673263 1.377661 -2.794107 2.070...
と表示されましたか? データと回帰曲線の(縦方向の)差が残...
*t値、P値は何を検定しているか [#k7f97e49]
もしx1の係数が0だったら、
y = -6.0930
という水平線になるはずです。ablineを使って水平線を引く...
plot(x1,y,ylim=c(-10,15))
出てくるグラフはこんなもののはずです。
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara02.jpg);
もしyとx1の関係が本当はy = -6.0930だとしたら、ここにあ...
sample5はこんなデータです。x1はsample3と同じですが、yは...
x1 y
1.5 -0.1
2.3 0.3
3.8 0.1
4.2 0.4
5.6 0.6
6.3 0.5
サンプル5で、sample3.csvのかわりにsample5.csvを読み込む...
>Coefficients:
> Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
>(Intercept) -0.16321 0.16886 -0.967 0.3885
>x1 0.11727 0.03932 2.983 0.0406 *
という結果が出てきます。x1の係数は5%有意と判断されてい...
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara03.jpg);
おっと。グラフの上限下限がさっきのままでした。plot(x1,y...
&ref(http://hnami.sub.jp/p/up/bara04.jpg);
同じ数字なのに、ふたつのグラフは全然違う印象を与えます...
0と0.11727はかなり近いので、x1の係数が0であるという仮説...
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