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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。

全国統一の小売物価統計のデータ分析4- carパッケージのlinearHypothesis()関数で回帰分析のF検定をする。年も月も有意でない。

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の続きです。

前回の分析で月別や年別に物価に違いがあることがわかりました。

今回は統計的にその違いが有意なのかどうかを確認します。

lm()関数で回帰分析のモデルを作りました。

carパッケージの読み込みをしました。

carパッケージは、Companion to Applied Regression の略で回帰分析で便利な関数がいろいろあります。

lmtestパッケージの読み込みをしました。

lmtestパッケージは、Testing Linear Regression Modelsの略というかそういうパッケージで回帰分析に使う検定がいろいろできるものです。

まずは、coeftest()関数を使って、lm()関数で作成した回帰分析モデルをみてみます。

2000年がベースになっています。

Interceptが2000年のl_priceの平均値です。

これを見ると、どの年も有意ではないようです。

year全部を考えると有意なのかどうかを検定してみます。

carパッケージのmatchCoefs()関数で帰無仮説 myH0を作成して、

linearHypothesis()関数でこの帰無仮説をF検定しています。

p値は1ですので、帰無仮説は棄却できません。

つまり、yearは統計的に有意な違いが無い、ということです。

同じように、monthでもやってみます。

monthも統計的には有意な変数ではなさそうです。

F検定でmonth全体の有意かどうかを検定します。

こちらのp値は1なので帰無仮説を棄却できません。

monthも統計的に有意な変数ではありませんでした。

今回は、

 

「Using R for Introductory Econometrics」の第4章、Multiple Regression Analysis: Inference を参考にしました。

今回は以上です。

次回は、

 

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初めから読むには、

 

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