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授業で平均・分散・重回帰係数・寄与率・相関係数・検定(F0)・標準回帰係数(Y=で定数項がない式)を学びました。
あるデータ(説明変量(x1~x3)と目的変量(Y))を渡されて、来週にレポート(結果と検討など)として提出しなければなりません。
先生は「標準化したものだけでやっていい」とおっしゃったのですが、そもそも標準化とは説明変量の度合いをみるだけではないのでしょうか??
一応回帰係数を求め、寄与率、相関係数、検定を行いましたが、危険率10%で「式は役立たない」という結果に、
はじめに標準化し、寄与率、相関係数、検定をするも、危険率10%で「式は役立たない」
という結果にいたりました。

検定で「式は役立たない」というのはいったいどういう意味なのでしょうか。教えてください。

gooドクター

A 回答 (1件)

> そもそも標準化とは説明変量の度合いをみるだけではないのでしょうか??



原データのまま分析をすれば、偏回帰係数(重回帰係数という言い方はあまりしない)が得られます。原データを標準化したデータを分析すれば標準化偏回帰係数が得られます。

> 検定で「式は役立たない」というのはいったいどういう意味なのでしょうか。

回帰分析においては、係数に対して「推定された係数は0である」という帰無仮説について検定を行うことと、得られた回帰式(回帰方程式)に対して「説明変数は応答変数を説明できない」という帰無仮説について検定されます。

質問者さんのいう「式は役立たない」というのは恐らく後者の帰無仮説についての検定でしょう。言い方を換えれば、要するにその回帰式(モデル)には予測の役に立たない説明変数ばかりが含まれているということです。
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