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政府統計の総合窓口のデータや、OECDやUCIやのデータを使って、Rの練習をしています。ときどき、読書記録も載せています。

農林水産物合計と上位20品目のデータ分析7 - R言語で回帰分析をする。layer()を使ってグラフを重ねてみる。

 

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 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。

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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。

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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。

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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。

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-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。

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predict関数で予測値を算出します。

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金額_対前年増減率の範囲も調べておきます。

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-15.9から34です。

これで、グラフを描けます。

rpubs.com

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。

 

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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。