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主にクロス表(分割表)分析をしようかなと思いはじめましたが、あまりクロス表の分析はできず。R言語の練習ブログになっています。

都道府県別のボランティア活動行動者率の分析4 - R言語のlm関数で重回帰分析をしてみたら単回帰分析になった。

 

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 の続きです。今回はR言語のlm関数で重回帰分析をしてみます。

反応変数は、ボランティア活動行動者率(VOLU)です。説明変数は人口(POP), 面積(AREA), 県内総生産(GDP)です。

前回の分析で、対数値をとったほうがよさそうだとわかりましたので、対数値を説明変数にします。

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p-valueは3.441e-06ですので有意なモデルです。しかし、どの変数のp値も0.05よりも大きいですね。とりあえず、log(POP):log(AREA):log(GDP)を削除したmodel2を調べましょう。

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p-valueは2.855e-06で有意です。model1とmodel2で大きな違いがあるかどうかanova関数でみてみます。

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p値は0.1641なので、二つのモデルに有意な違いは無い、ということです。

model2からlog(AREA):log(GDP)を削除したモデル、model3を調べましょう。

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p-valueが9.141e-07なので有意なモデルです。

model2とmodel3を比較します。

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p値が0.8274なので、model2とmodel3には有意な違いは無いです。

log(POP):log(GDP)を削除したmodel4を調べます。

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p-valueは3.567e-07なので有意なモデルです。

model3とmodel4をanova関数で比較します。

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p値が0.3977なので、二つのモデルに有意な違いは無いです。

log(POP):log(AREA)を削除したmodel5を調べます。

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p-value = 1.5e-07なので有意なモデルです。Intercept, log(POP), log(AREA)の係数のp値が0.05以下になりましたね。

model4とmodel5を比較します。

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p値が0.2802なので、二つのモデルに有意な違いはありません。

log(GDP)を削除したmodel6を調べます。

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p-valueは1.344e-07なので有意なモデルです。

model5とmodel6を比較します。

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p値は0.0796と0.05以上なので有意な違いは無いです。

さらに、log(AREA)を削除したmodel7を調べます。model7はlog(POP)だけが説明変数の単回帰モデルです。

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p-valueは9.204e-08なので有意です。

model6とmodel7を比較します。

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p値が0.07129なので有意な違いは無いです。

重回帰分析をしたつもりが、最終的には、log(POP)だけが説明変数の単回帰分析になってしまいました。

VOLU = 66.195 - 2.628 * log(POP)

という回帰式です。

VOLUとPOPの散布図に、回帰式の曲線を重ねてみます。

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今回は以上です。