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。

都道府県別の1人当り最終エネルギー消費量のデータ分析5 - R言語のlm関数で変化幅を重回帰分析する。そしてNull Modelが残った。

 

www.crosshyou.info

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。

f:id:cross_hyou:20200326193759p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326194034p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326194255p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326194443p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326194627p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326194902p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326195040p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326195306p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326195543p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326195806p:plain

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。

f:id:cross_hyou:20200326200414p:plain

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。