の続きです。今回は前回作成した、diffEnをdiffPrとdiffShで重回帰分析してみたいと思います。
まずは、2乗項も交差項も入ったモデルからスタートします。
一番下の行のp-valueが0.3537とありますから有意なモデルではないです。
まず交互作用を削除します。update関数を使います。
anova関数でmodel1とmodel2を比較しています。一番したの行の0.2205がp値です。0.05よりも大きいですからmodel1もmodel2も有意な違いは無いです。
model2を見てみます。
p-valueが0.4042と0.05よりも大きいですからこれも有意なモデルではないです。
diffShを削除してみます。
p値が0.7948ですので、model2とmodel3では有意な違いはないですね。
model3を見てみます。
p-valueが0.2625なので有意なモデルではありません。I(diffPr^2)を削除します。
p値が0.5368と0.05よりも大きいのでmodel3とmodel4に有意な違いはありません。
model4を見てみます。
p-valueが0.1619と0.05よりも大きいので有意なモデルではありません。
I(diffSh^2)を削除してみます。
説明変数がdiffPrだけになったので、update関数は使わず、lm関数を使いました。p値は0.5777と0.05よりも大きいので、model4とmodel5で有意な違いはありません。
model5を見てみます。
p-valueが0.06653と0.05よりも大きいので有意なモデルでは無いですね。diffPrも削除したNull modelを調べてみます。
p値は0.06653と0.05よりも大きいですからmodel5とnull_modelは有意な違いはありません。Null modelというのは説明変数がなくて切片だけのモデルです。
つまり、反応変数 = 反応変数の平均値
というモデルです。null_modelを見てみましょう。
null_modelの切片は-14.266ですが、これはdiffEnの平均値の-14.26596と一致します。
つまり、1人当り最終エネルギー消費量の変化幅は、15-64歳人口の変化幅や1人当り県民所得の変化幅とは関係が無いということです。
今回は以上です。
