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No.3
- 回答日時:
x(k)、x(k+1)の回帰係数が0だった場合に、通常の回帰ではその変数が有意ではないと解釈するが、ダミー変数化しているという事は、変数が効いていないとは解釈できないのので、ではどう解釈するのか?ということでよろしいでしょうか。
このデータでは、x(k)の回帰係数が0ということは、推薦入学と内部進学の差がない(一般入試とは違う)ということで、x(k+1)の回帰係数が0という事は一般入試と推薦入学の差がない(内部進学とは違う)ということになります。
なので、変数としては有意だが、その自由度(?)というのは3つではなく2つになるということでしょう。
No.2
- 回答日時:
Aさんは一般入試で受験し、試験成績は80とする。
Bさんは推薦入試で受験し、試験成績は60とする。
Cさんは内部進学で受験し、試験成績は70とする。
試験成績を目的変数Y、受験方法を説明変数としてダミー変数を用いて回帰分析をする場合を考える。
[受験者][一般入試][推薦入試][内部進学][試験成績]
[Aさん][1][0][0][80]
[Bさん][0][1][0][60]
[Cさん][0][0][1][70]
ダミー変数を導入する場合、分析には任意の列データを削除して行いますが、おそらく質問者さんのいう
> 回帰係数が0という仮説
というのは、削除した任意の列データの変数の回帰係数を0とするということでしょう。例えば、一般入試の列データを削除した場合は一般入試で受験した生徒の点数を0(基準)として考えるということです。
もし仮に
Y = 0*(一般入試) + 2.35*(推薦入試) + 1.60*(内部進学)
という回帰式が求められたのなら、削除した列(=一般入試)の変数よりも推薦入試は2倍ほど試験成績が高かっただろうと判断できるわけです。
まだ私が勘違いしているかもしれないので、誰か他の方、フォローをお願いします。
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