回帰分析

Regression analysis 変数の間にどのような関係があるか(具体的な関数の形)についての分析であり、また説明変数によって目的変数を予測するのを目的としている。

線形回帰Linear regression

1個の従属変数(目的変数)と1つ以上の独立変数(説明変数)との間に式をあてはめ、従属変数が独立変数によってどの程度影響されるのかについて分析します。

STATWEB出力内容

偏回帰係数、標準化偏回帰係数、分散拡大要因、t値(有意確率)、 F値(有意確率)、決定係数、効果量、回帰診断図(ヒストグラム、散布図、クックのD統計量、QQプロット、てこ比と残差、箱ひげ図)

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ロジスティック回帰Logistic regression

従属変数が2値(0、1)の場合、従属変数(目的変数)と1つ以上の独立変数(説明変数)との間に式をあてはめ、従属変数が独立変数によってどの程度影響されるのかについて分析します。

STATWEB出力内容

偏回帰係数、t値、有意確率、逸脱度、赤池情報量基準(AIC)

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非線形回帰Nonlinear regression

回帰分析において、従属変数と独立変数が非線形の場合に用います。非線形モデルは、線形モデルよりも指定や推定が困難で、回帰モデル式を選択し、パラメータの初期値を指定する必要があります。モデルによってはうまく当てはまらないものもあります。

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ステップワイズ法Stepwise

線形回帰において、最適な独立変数の数を設定し回帰式を求めます。独立変数の選択には、増加法、増減法、減少法の3通りがあります。また、選択の基準に、赤池情報基準(AIC)が用いられます。

STATWEB出力内容

偏回帰係数、標準化偏回帰係数、t値(有意確率)、F値(有意確率)、自由度調整済決定係数

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一般化線形モデルGeneralized linear model/GLM

正規分布以外のモデルに対応するために、分布(正規、二項、ガンマ、疑似尤度二項、疑似尤度ポアソン、疑似尤度、逆正規)を用いた回帰分析です。

STATWEB出力内容

偏回帰係数、t値、有意確率、逸脱度、赤池情報基準(AIC)

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