の続きです。
今回はR言語のlm関数を使って、単回帰分析と多項式線形回帰分析をしてみます。
まずは、変数同士の散布図をみてみます。
相関係数マトリックスもみてみます。
per_shobun: 食品営業施設当たりの処分件数と一番相関の強いのはshishutsu: 消費支出(全世帯)(円)ですね。per_shobunをshishutsuで回帰分析してみます。lm関数を使います。
p-value < 2.2e-16ということなので有意なモデルです。shishutsuが大きい値ほど、per_shobunは小さな値になります。
残差プロットを見てみます。
残差の散らばりぐあいが右側にいくほど大きくなっています。これはこの統計モデルはよくないということですね。
per_shishutsuとshishitsuの散布図に回帰直線を重ねてみましょう。
続いて、多項式回帰分析をしてみます。poly()という関数で多項式を作れます。
p-value < 2.2e-16なので有意なモデルです。単回帰分析のR-squareは0.1653でしたがこちらは0.1832と数値が大きくなっていますのであてはまりが改善しています。
残差プロットを見てみます。
散布図と回帰直線を重ねてみます。
散布図のY軸の範囲を0~5にして描いてみます。
多項式回帰のほうは曲線になっていることがよくわかります。
今回は以上です。
次回は
です。
はじめから読むには
です。
