No.1ベストアンサー
- 回答日時:
合っています。
公式ではありませんが、無証明で使用しても良いと思います。単回帰分析における回帰係数の帰無仮説H0:β=0に対するt値は、βの0からの乖離をβの誤差で基準化したものだから、
to=(回帰係数の最小2乗推定値)/(βの標準誤差)
ここで、βの標準誤差σβは、残差分散をVεとすると、
σβ=√(Vε/Sxx)
さらに残差分散Vεは、Seを残差平方和とすると、
Vε=Se/(n-推定数)
推定数は、単回帰分析では、α,βの2個だから、Vε=Se/(n-2)
これらをまとめて書くと、
to=β^/σβ=β^/√(Vε/Sxx)=β^/√{(Se/(n-推定数))/Sxx}
これは自由度(n-2)のt分布に従います。
統計ソフトによっては、分散分析結果を示すものもありますが、同じ検定結果になります。
No.2
- 回答日時:
まだ閉じられていなかったのですね。
σβ=√(Vε/Sxx)
の導出が疑問だったのではないかと思い、補足します。
上式の両辺を2乗すると、
V(β)=Vε/Sxx になりますが、この一般形(重回帰分析版)は、
V(β)=(XTX)^-1・σres^2 (XTはXの転置)
なのです。この式は、「重回帰分析の回帰係数分散」の式で、この導出ならネット上に多数見られます。
また、これはビッグデータにおける重回帰分析の破綻の理由としても用いられます。
つまり、説明変数が200変数もあると、XTXは19900の独立した解が必要ですが、データがn=5000程度だと、それを解くことができず、XTXがランク落ちします。すると、det(XTX)がほぼ0となるので、V(β)が無限大になるのです。
β分散が無限大ということは、結果的に解けていないということです。
脱線してしまいましたが、XTXはXが1列しかない時は2乗和です。その逆行列は逆数となり、最初の項は1/Sxxとなります。
σはresの添え字が付きますが、resは残差のことで、その2乗ですから誤差分散Vεということです。
よって、
V(β)=Vε/Sxx
となります。
他の説明は宜しいですよね。
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