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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、
です。
初めから読むには、
です。
