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回帰モデルA−3

3. 統計関数による回帰直線の導出 Excelが備えている関数を用いて 回帰直線の導出を行ってみることにする (1) 回帰係数の導出 ( 関数 SLOPE とINTERCEPT 1 ) Y=a+bX という回帰モデルにおいて SLOPE は回帰直線の傾き b を INTERCEPT は切片 a を求

3. 統計関数による回帰直線の導出 Excelが備えている関数を用いて 回帰直線の導出を行ってみることにする (1) 回帰係数の導出 ( 関数 SLOPE とINTERCEPT 1 ) Y=a+bX という回帰モデルにおいて SLOPE は回帰直線の傾き b を INTERCEPT は切片 a を求

... ④ ③の操作で散布図上に赤色のマーカーが現れたはずである。これを直線で結ぶ。赤色の マーカーのひとつを右クリックして、 「データ系列の書式設定」を選ぶ。そこで「塗りつ ぶしと線」のマークをクリックし、線の色として「線(単色) 」をチェックし、「マーカ ー」-「マーカーのオプション」をクリックし、マーカーの種類として「なし」をチェ ックする。グラフエリアの外をクリックすると回帰直線が引けたことがわかるはずであ る。 ...

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変量自己回帰 ) モデルやDSGE( 動学的確率的一般均衡 ) モデルなど様々な予測のためのモデルが開発されていますが 統計上の要求からVARモデルやDSGEモデルは四半期や月次単位といった比較的多くのデータが必要で 市町村や都道府県レベルで 年単位のデータしか得られない場合は同時方程式モデルを採用

変量自己回帰 ) モデルやDSGE( 動学的確率的一般均衡 ) モデルなど様々な予測のためのモデルが開発されていますが 統計上の要求からVARモデルやDSGEモデルは四半期や月次単位といった比較的多くのデータが必要で 市町村や都道府県レベルで 年単位のデータしか得られない場合は同時方程式モデルを採用

... おきぎん地域計量経済モデルによる 平成28年度の沖縄経済の見通し 1.はじめに 経済の地域比較・国際比較や経済成長などの指標として最もよく用いられるのは国内総生産 あるいは県内総生産といってよいでしょう。国内総生産の算出は国民経済計算という国際連合 によって定められた国際基準としての一定のルールがあります。経済の成長と変化といった実 ...

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RIF回帰 教育  OKUI, Ryo

RIF回帰 教育 OKUI, Ryo

... f Y (q α ) (5) とかける。なお、 f Y (·) は Y の条件付きでない密度関数である。 このように、条件付き分位点回帰と条件付きでない分位点回帰は異なる。また、条件付 き分位点から、条件付きでない分位点を求めることは可能ではあるが、分布全体の情報を必 要とするため、あまり便利ではない。従って、条件付きでない分位点回帰をするためには、 ...

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目次 第 1 章 はじめに 3 第 2 章 先行研究 先行研究概要 先行研究問題点 問題点の解決策 4 第 3 章 分析方法 データ説明 モデル説明 多重共線性 7 第 4 章 結果 考察 回帰分析結果

目次 第 1 章 はじめに 3 第 2 章 先行研究 先行研究概要 先行研究問題点 問題点の解決策 4 第 3 章 分析方法 データ説明 モデル説明 多重共線性 7 第 4 章 結果 考察 回帰分析結果

... 各チームの持ちタイム上位から 1番目~3番目の平均はチーム内でのエース級選手の力を 表しており、エースの働きがどう結果に結び付くかを見る。持ちタイム 4 番目~7 番目平均 は中堅選手である。持ちタイム 8 番目~12 番目平均はレギュラー争いをする選手達であり、 彼らの競争が激化することによって結果がまるで変わると言われている。持ちタイム 13 番 目~16 番目平均は 12 月 10 ...

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RIETI - 大都市から地方への移住における社会経済的要因の影響-Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析-

RIETI - 大都市から地方への移住における社会経済的要因の影響-Elastic net回帰を用いたポアソン重力モデルによる分析-

... 次産業就業者は、第 3 次産業就業者と比較して移動が困難である。そのため、第 1 次産業 就業者比率、第 2 次産業就業者比率の低い地方に移住する者が多いと考えられる。j_公民館 数に関しては、張ら(2016)の 1985 年から 90 年の若年層を対象とした際の結果と一致した が、1995 年以降の人口移動の結果とは異なる結果となった。文部科学省生涯学習政策局社 会教育課(2017)によると、1985 ...

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PLS/PCR/OLS 回帰 1 つまたは複数の量的説明変数および / または質的説明変数の線形組み合わせを用いて,1 つまた は複数の量的従属変数の値をモデルして予測するには, このモジュールを使用します. 説明 このモジュールで利用可能な 3 つの回帰手法は, 説明変数の線形組み合わせによるモデ

PLS/PCR/OLS 回帰 1 つまたは複数の量的説明変数および / または質的説明変数の線形組み合わせを用いて,1 つまた は複数の量的従属変数の値をモデルして予測するには, このモジュールを使用します. 説明 このモジュールで利用可能な 3 つの回帰手法は, 説明変数の線形組み合わせによるモデ

... 固有値: 固有値の表とそれに対応するスクリーン・プロットが表示されます.表示される固有値 の数は,空値でない固有値の数に等しくなります.成分フィルタリング・オプションが選択され た場合,それは回帰ステップの前にのみ適用されます. 対応する出力オプションが有効化された場合,XLSTAT は因子負荷量(新しい空間での入力変数 の座標)を表示して,それから入力変数と成分との相関を表示します. PCA が相関行列で実行 ...

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あらまし 本研究では, 後楽園キャンパス 5 号館の消費電力量の分析および予測を行う. まず消費電力量を重回帰モデルで表し, 消費電力量の要因とその影響の大きさを調べる. 次に, 予測精度を上げるために重回帰モデルによる残差を時系列モデルで表す. これにより得られた消費電力モデルを用いて前後の年度に

あらまし 本研究では, 後楽園キャンパス 5 号館の消費電力量の分析および予測を行う. まず消費電力量を重回帰モデルで表し, 消費電力量の要因とその影響の大きさを調べる. 次に, 予測精度を上げるために重回帰モデルによる残差を時系列モデルで表す. これにより得られた消費電力モデルを用いて前後の年度に

... 図 5.11 割当て策による消費電力量の変化 5.3 4 つの節電対策の比較 表 5.1 に,これまでの 4 つの節電対策による消費電力量の変化を比較したものをまとめ た.授業 1 時間繰上げ策は,消費電力量の平均およびピークの変化はほとんど見られず, 節電効果がない様子がわかる.授業平均化策は,従来から平均の変化はほとんどないもの の,ピークは約 300 キロワット時(平均消費電力量の 3.8% ...

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一般化線型モデルとは? R 従属変数群が独立変数群の一次結合と誤差で表されるという形のモデルを線型モデルという ( 回帰分析はデータへの線型モデルの当てはめである ) 式で書けば Y = β 0 + βx + ε R では glm( ) という関数で実行する glm( ) は量的なデータが正規分布に

一般化線型モデルとは? R 従属変数群が独立変数群の一次結合と誤差で表されるという形のモデルを線型モデルという ( 回帰分析はデータへの線型モデルの当てはめである ) 式で書けば Y = β 0 + βx + ε R では glm( ) という関数で実行する glm( ) は量的なデータが正規分布に

... 各独立変数が従属変数に与える影響は,偏回帰係数(標準化偏 回帰係数で相対的な影響の大きさ)と偏相関係数で評価。 ▶ モデル全体として捉えることが重要。 ▶ 変数選択をするなら,ステップワイズ法よりも MAXR 法が良いが, ステップワイズ法( lm や glm の結果に対して step 関数を適用)の 場合は変数減少法がよいとされる (direction=”backward”) ...

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Microsoft Word - 第2回回帰分析.docx

Microsoft Word - 第2回回帰分析.docx

... ただし、  は帰無仮説 H j 0 0 の元で仮定される定数で、通常 H 0 :  j  0 が検定され ることが多い。 決定係数: 上で述べた回帰係数の有意性検定は,個々の係数が有意か(主として 0 に等し いか否か)を検定するものでした。しかし、回帰モデル全体の有意性を議論す るためには,別の概念が必要になります。そのために、まず以下を定義します。 ...

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Microsoft PowerPoint - JMPの非線形回帰handout.ppt

Microsoft PowerPoint - JMPの非線形回帰handout.ppt

... 87 まとめ3 „ 非線形モデルの解析結果として得られた信 頼区間は統計ソフトによって異なる可能性が あるので,使用しているソフトがどのような信 頼区間を算出しているかを確認することは重 要である. ...

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Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

Microsoft PowerPoint - 資料04 重回帰分析.ppt

... z 現実には,目的変数は説明変数以外の要因にも影響さ れるため,それらの n 番目の標本(測定値)が 単回帰モ デル によって表現されると考える. 誤差項 ε n は互いに独立に N(0, σ 2 ) に従うと仮定する. ...

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分位点回帰 教育  OKUI, Ryo

分位点回帰 教育 OKUI, Ryo

... 平成 25 年度 ミクロ計量経済学 講義ノート 8 分位点回帰 このノートでは、分位点回帰の手法を解説する。分位点回帰とは、被説明変数の、説明 変数で条件づけた分布の分位点をモデル化し、推定するものである。なお、通常の回帰分析 では、被説明変数の説明変数で条件づけた「期待値」が分析の対象となる。しかし、期待値 ...

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6. 消費関数と乗数効果 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) 消費関数 ( 統計分析手法 ) 回帰分析 ( 単回帰 重回帰 ) 最小二乗法 回帰分析の推定結果の読み取り方 回帰係数の意味 実績値 推定値 残差 決定係数 自由度修正済決定係数 説明変数の選択 外れ値 ( 異常値 ) の影響 推定

6. 消費関数と乗数効果 経済統計分析 (2014 年度秋学期 ) 消費関数 ( 統計分析手法 ) 回帰分析 ( 単回帰 重回帰 ) 最小二乗法 回帰分析の推定結果の読み取り方 回帰係数の意味 実績値 推定値 残差 決定係数 自由度修正済決定係数 説明変数の選択 外れ値 ( 異常値 ) の影響 推定

...  好況期には、係数は正だが、長期の係数よりも小さい  金融資産残高の係数は、短期と長期で顕著な差はない (参考) 長期と短期の関係をともに組み込んだ推定方法・・・誤差修正モデル(エ ラー・コレクション・モデル) ...

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Taro-09semi回帰分析.jtd

Taro-09semi回帰分析.jtd

... R二乗の有意水準(モデル全体の有意水準)は、F値の有意水準を見ればよい。これが 0.05未満ならば、R二乗が誤差である確率は5%未満なので、このモデルを採用して良い。 2.5.変数選択 重回帰分析に説明変数を複数入れ、その後、どの変数を採用するのが適切かを検討する ことができる。このことを変数選択という。初めは、10個の説明変数でモデルを作り、そ ...

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Taro-13semi回帰分析.jtd

Taro-13semi回帰分析.jtd

... 2.4.SPSS出力の見方について モデル全体の決定係数はR二乗の値を、各変数の標準偏回帰係数(standaradized estimate)はベータを見れば良い。各値の有意水準(有意確率、危険率)も見ること。 R二乗の有意水準(モデル全体の有意水準)は、F値の有意水準を見ればよい。これが ...

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ロジスティック回帰モデルを用いた環境指標によるツキノワグマの生息環境推定モデル

ロジスティック回帰モデルを用いた環境指標によるツキノワグマの生息環境推定モデル

... そこで,本稿では,地形,流域環境,気候,道路,植 生等の環境指標と,生息分布情報(生息域,非生息域) との関係性を,多変量解析を用いて分析し,ロジスティ ック回帰モデルによるツキノワグマの潜在的生息確率 予測モデルを構築することを目標とした。本研究の独創 的な特徴は,構築されたモデルが,自然環境だけではな く,道路からの距離などツキノワグマの生息地選択に対 ...

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. 分析内容及びデータ () 分析内容中長期の代表的金利である円金利スワップを題材に 年 -5 年物のイールドスプレッドの変動を自己回帰誤差モデル * により時系列分析を行った * ) 自己回帰誤差モデル一般に自己回帰モデルは線形回帰モデルと同様な考え方で 外生変数の無いT 期間だけ遅れのある従属変

. 分析内容及びデータ () 分析内容中長期の代表的金利である円金利スワップを題材に 年 -5 年物のイールドスプレッドの変動を自己回帰誤差モデル * により時系列分析を行った * ) 自己回帰誤差モデル一般に自己回帰モデルは線形回帰モデルと同様な考え方で 外生変数の無いT 期間だけ遅れのある従属変

... を示す) 例えば、大きなショックが3営業日前に生じたとしても、将来の金利変動に与える影響度は前 日の変動要因の方が大きく、前日の動きを熟知する事は将来の変動を予測するに欠かせな い要因である。厳密には、本分析では5営業日前までの自己データに依存する事を示して おり、マルコフ性を証明できないが、ショックの影響度が前日データに大きく依存している事 から、その存在が考えられる。 ...

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一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

一般化線形 (混合) モデル (2) - ロジスティック回帰と GLMM

... 一般化線形混合モデルの最尤推定 個体差 r i を積分して消す尤度方程式 個体差 r i は最尤推定できない local parameters: {r 1 , r 2 , · · · , r 100 } 全 100 個体に対して,個体ごとにいちいち r i の値を最尤推定する ...

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回帰分析 重回帰(2)

回帰分析 重回帰(2)

... Non nested model • MLB1.rawのMLB選手の年棒の回帰分析では, hrunsyr(ホームラン数)とrbisyr(打点)はともに,有意ではな かった(二つの変数の単相関は0.89と非常に高いため)。 • そこで,次の二つのモデルのどちらが適切かを選択する必 ...

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