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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。

日経の経済指標からデータを取得して分析3 - 前回の重回帰分析を修正。日経平均の値は、ドル円と消費支出と鉱工業生産で74%説明可能

 

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 の続きです。というよりは修正です。

前回は、ドル円については、日経平均とラグが無いとして分析しましたが、よく考えたら9月1日時点では、9月末のドル円の値はわかってなくて、8月末の値しかわからないのだから、1か月ずらさないといけないと気が付きましたそこで、そのように修正をして、もう一度、R言語で重回帰分析をします。

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はい、あとは同じ手順ですね。lm関数でモデルを作り、update関数でモデルを更新していきます。

そして結果がこちらです。Adjusted R-squareは0.7409ですので、日経平均の値の74%がモデルで説明可能です。

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このモデルの残差プロットをplot関数で描きます。

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現実の日経平均とmodel4の回帰モデルで予測した値をグラフにしてみます。

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予測値のほうがボラティリティが高い感じですね。

今回は以上です。