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。

建設総合統計のデータ分析5 - R言語で重回帰分析。民間の建設額を公共の建設額で重回帰分析。

 

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 の続きです。

今回は、Minkan(民間)をKoKen(公共建築), KoHou(公共住宅), KoDob(公共土木)という3つの変数で回帰分析してみます。

まずは、plot関数で散布図を描いてみます。

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正の相関がある感じです。

cor関数で相関係数も調べましょう。

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MinkanとKoKen, KoHou, KoDobは緩い相関ですが、KoKen, KoHou, KoDobの3つの変数同士かかなり強い相関ですね。こういうのは多重共線性といって良くないのですが、とりあえずやってみます。

lm関数で重回帰分析をします。

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KoHou:KoDobは必要ないですね。update関数で削除したモデルを作り、anova関数で比較します。

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p値が0.7195ですので、model1とmodel2で有意な違いは無いです。model2を見てみます。

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これでいいですね。model2の残差プロットを見てみます。

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残差が特定のパターンでないのでいいと思います。

このmodel2と前回作成したmodel4を比較してみましょう。

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前回作成したモデルは、Minkan ~ Kokyo * Year というモデルでした。p値が0.00715と0.05よりも小さいので、model2とmodel4では有意な違いがあります。

AIC関数でどちらのモデルが良いモデルか見てみます。

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AICは値が小さいほどいいので、model2のほうが良いモデルということですね。

前回と同じように残差を箱ひげ図にして比べてみます。

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model2のほうが狭い範囲に残差が集まっていますね。

hist関数でヒストグラムも比較してみましょう。

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model2のヒストグラムのほうが両サイドのグラフが低いですね。

今回は以上です。