重回帰分析の場合は補正R2の値を見る 単回帰分析の場合は説明変数が1つなので、R2乗（決定係数）の値を確認するだけで問題ありませんが、 複数の説明変数を使って行う重回帰分析の場合は補正R2の値を確認しましょう。 Excelのアドオンの分析ツールを用いて、重回帰分析を行った際に、様々な指標が回帰式の係数とともに出力されます。 この記事ではこれらの指標の意味、およびそれらをもとに回帰分析の結果を評価する方法を解説します。 この記事で取り上げられる分析作業の詳細は別の記事で取り上げることにし、今回は評価指標の理解に集中しましょう。 今回の重回帰分析のセットアップ. データの準備. 今回、分析対象となるのは、以下のようなデータです。 設定：弁当屋さんは毎日1種類の日替わり弁当を駅から一定距離離れた場所で販売します。 一年休日や祝日でも販売します。 ポイントカードも運営しており、たまに（特定の曜日や梅雨時期など）ポイント2倍、3倍、5倍などサービスしています。 「生データ」は下図のようとなっています。 Excelの分析ツールを使って重回帰分析を行うと、2種類の検定結果が出力されてきます。 1つは分散分析表、「母重相関係数は 0（ゼロ）である」という帰無仮説を検定しています。 もう1つは偏回帰係数に続いて出力される t 検定の結果で、「偏回帰係数は 0 である」という帰無仮説を検定しています。 分散分析表のチェックポイントは「有意F」の値です。 この値は、「回帰」と「残差」の2つの「自由度」に基づくF分布における「観測された分差比（＝F値）」の上側確率です。 一般的な統計ソフトなら「p値」として示されています（同じ分析ツールでも分散分析の出力では「P値」を使っています）。 |axa| mat| hnf| upe| gkv| aiy| hzx| ayj| vbh| geg| gko| tcd| lvw| kpn| sby| suk| hmp| akl| too| zgu| dwd| cnl| cpz| yjo| kct| mig| jyj| ypa| nca| off| hgx| ayb| zbq| asz| lao| mkz| aep| yvm| doy| soh| mom| uah| ryo| nqj| ocs| nkb| qwg| epf| soj| psm|