重回帰分析とは、多変量解析のうち複数の説明変数と一つの目的変数が量的なデータの場合に用いることができる解析手法です。
前回のおさらいと今回すること
無相関検定から座高、体重、足の大きさと身長は相関関係があり、説明変数として適していることがわかりました。
今回は実際に重回帰分析を行い、重回帰式の導出を行います。
重回帰式の導出
重回帰式は下の数式のとおりで、身長を座高、体重、足の大きさから予測できます。
重回帰式はExcelから重回帰分析することで、導出可能です。
元データは下図のとおりです。
Excelでの操作は以下の通りです。
1. データ分析から「回帰分析」を選択し、「OK」
2. 入力Y範囲に身長のセルを、入力X範囲に座高、体重、足の大きさのセルを選択し、「OK」
このとき身長や座高などのセルも選択し、ラベルにチェックをいれましょう。
実際の画面は下のとおりです。
すると、下のような解析結果が得られます。
赤丸で示しているところが偏回帰係数と定数項(切片)です。
重回帰分析の結果から重回帰式を導出すると下の数式になります。
しかし、得られた重回帰式が信頼できるか検定を行う必要があります。
まとめと次回の予定
・座高、体重、足の大きさから身長を予測する重回帰式を導出しました。
・次回は導出した重回帰式が信頼できるか重回帰式の検定を行います。
あとがき
前回は記事の量が多かったので、今回は減らしました。
今後は今回くらいの量で書いていきたいと思います。
ここまでお読みいただきありがとうございます。