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。
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。
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。
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。
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。
これでいいですね。model2の残差プロットを見てみます。
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。
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。
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。
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。
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。
