の続きです。
今回は、R言語のlm関数で回帰分析をしてみます。
lm関数で、金額_対前年増減率 = a + b * 数量_対前年増減率 というモデル式で回帰分析をしてみました。p-value: 0.4226と0.05よりも大きな値なので、統計的に有意なモデルでないということですね。
2乗項を加えてみます。
2乗項を加えてみましたが、p-valueは0.05よりも大きく統計的に有意ではありませんね。
3乗項も加えてみます。
3乗項を加えても有意な統計モデルにはならないですね。
もうあきらめましょう。
散布図にモデルから推測される予測値を描いてみましょう。
まず。数量_対前年増減率の範囲を調べます。range関数を使います。
-18.0から76.6です。seq関数でこの範囲の100個の数列を作ります。
predict関数で予測値を算出します。
金額_対前年増減率の範囲も調べておきます。
-15.9から34です。
これで、グラフを描けます。
ここのサイトを真似してやってみました。ありがとうございます。
ggplot()+xlab()+ylab()+scales_x_continuous()+scale_y_continous()でグラフの土台を作ってlayer()でどんどん重ねていきます。線の色の指定がよくわかりませんでした。
直線がlm_modelの単回帰モデル、赤い曲線が2乗項を加えたモデル。黒い曲線が3乗項を加えてモデルです。
今回は以上です。