重回帰分析のスコア化について

お世話になります。
お知恵をお借りできると幸いです。


身長を目的変数、体重、腹囲、同性の親の身長を説明変数として、50人のデータについて重回帰分析をするとします。

その結果、身長の要因として例えば体重の影響は1割、腹囲は3割、親の身長が5割、その他1割ほどを占めるとします。


その結果を元に、対象者の身長を測ることなく、体重、腹囲、親の身長のデータのみ見た上で、身長が175cm以上の人を対象者のなかから採用したいとするとします。

その際、評価の方法として、100点満点中、○点以上(＝175cm)のひとを採用という形でスコア化したいと思います。

その際、複数人の体重、腹囲、親の身長のデータがある場合にどのような計算によって、スコア化すればいいのでしょうか。
考えているのですがうまくいかず本当に困っています。


身長測ればいいじゃないかと思われるかもしれませんが、あくまで例でございます。

どうぞよろしくお願い申し上げます。

No.1 ベストアンサー 回答者： yhr2 回答日時： 2017/11/11 11:44

＞評価の方法として、100点満点中、○点以上(＝175cm)のひとを採用という形でスコア化したい

意味がよく分かりません。

＞身長の要因として例えば体重の影響は1割、腹囲は3割、親の身長が5割、その他1割ほどを占めるとします。

体重をW、腹囲をB、親の身長をP として、予測身長 T を
　T = f(W, B, P)
で表せばよいのですよね？　たとえば、一時式近似なら
　T = aW + bB + cP
など。

これと「スコア化」とはどういう関係にあるのですか？
上記の関係式を作る上で、「外れ値」を除外する基準を作りたいということですか？

この回答へのお礼

失礼しました。

意味不明で申し訳ありません。
ご回答を拝見していたら、ひらめいて無事解決しました。

わかりづらく申し訳ありませんでした。

お礼日時：2017/11/11 15:32