crosshyou

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。

日経平均とドル円と売買代金の分析5 - こんどはロジスティック回帰分析で。こちらもダメ

 

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 の続きです。

今度はChgNikkeiが1以上なら1、そうでないなら0という2値をとる変数にしてロジスティック回帰分析をしてみます。

まずは2値を取る変数を作成します。

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dfChgNikke >= 1 でTRUEとFALSEの論理ベクトルを作り、それをidxとして、作成しました。nichというのが今回の反応変数です。では、やってみましょう。

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I(PChgDaikin^2)はいらない感じなので削除します。

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Pr(>Chi)の値が0.5934なのでmodel2とmodel1で有意な違いはありません。説明変数の少ないmodel2を採用します。summary関数でみてみましょう。

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I(PChgYen^2)は不要のようです。削除したmodel3を作ります。

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p値が0.05506なので0.05よりも大きいです。model3を見てみましょう。

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う~ん。一番右の列、Pr(>|z|)がみんな0.1以上ですね。。。ロジスティック回帰分析も難しいですね。。。PYen, PDaikin, PNikkeiを入れたものでやってみます。

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PChgDaikinはいらないようです。

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model2をみてみましょう。

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PDaikinはいらない感じですね。

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model3をみてみましょう。

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PChgYenを削除してみます。

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あれ?anova関数でmodel3とmodel4を比較できないですね。。。しばらく考えてわかりました。model3ではNAの行があったけど、model4ではないからですね。NAの無いデータフレームでやり直します。

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step関数でいらない変数をいっきに削除しましょう。

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最終的に残ったのはPNikkeiとPYenだけでした。

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PNikkeiもPYenも係数の符号はマイナスなので、値が大きいほど、nichは0になるということですね。株価が高い・円安のときは株価は下落、株価が低い・円高のときは株価は上昇です。

nichとPNikkei, PYenの散布図を描いてみましょう。

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回帰モデルの直線はフィットしてないですね。。。

今回は以上です。