重回帰分析をして仮説検定を行いたいのですが

Question

自分が感心のある現象を被説明変数（Ｙ）とし、それに影響を与えるいくつかの説明変数（Ｘ）を考えて時系列データを集め、重回帰分析を使って仮説検定を行う　という課題なのですが
どのような時系列データを用いて、何をYとしXとして分析すればよいのでしょうか。
また、時系列データを探っても企業の財務データでは過去10年ほどのものしかでてきません。
何についてのデータでもいいので過去20年ほどのデータで分析しなければならないのですが・・・。
どなたかご教授ください。おねがいします

kgu-2 · Accepted Answer

需要量は、予測ですから、外れます。この夏、電力不足、といいながら、東電は、西に電気を売ってもいい、なんぞ、とんでもないことを言いだす始末。
　需要量が、どれだけだったか、過去は分かります。過去の需要量≒消費量。ですから、消費量の方がアヤフヤさが減ります。消費量ならは、毎年のものが統計年鑑などにあるのでは。ただ、消費量の説明変数の大部分は、購買力、すなわち収入(一つの変数)で決まると推定されるので、単回帰分析で十分。メロンやリンゴなども、同様に購買力で決まるなら、重回帰分析が必要かどうか。説明変数を2つ以上選択する工夫をする必要があります。
　消費量は、まず、購買力で決まります。金がないと買えません。私が小さい時は、メロンは死ぬときに「欲しい」と言ったら、食べられるかもしれない代物でした。今では、買えます。もうひとつの要因は、・・・、課題なら、これ以上教えるのは、マナー違反なので、ご自身で。

>仮説検定を行う　
 回帰分析は、予測ですから、「当たるも八卦、当たらぬも八卦」で、根拠が不要。当然、仮説の検定は不要、と考えています。相関分析は、因果関係が必要なので、その一つの要因として、仮説検定が必要でしょう。
　これが課題なら、出した方は回帰分析と相関分析の区別ができていない、というのは、私の独り言。

kgu-2 · Answer

電車は運転したことがありません。重回帰分析と車体に書いた電車があり、動かせと言われました。幸い(?)、行き先の指定はありません。
 仮説を教えろというのは、このような状況で行き先を教えろ、というのと似ています。信号も踏切も有ります。信号は、5灯式なんぞもあります。途中に、速度制限など、いろいろな遵守すべき標識も多いです。単線だと向かいから列車がきます。
　事故は必然です。私は、乗りません。
　
　免許の無い人が、「今すぐF1カーに乗りたい」という方が分かりやすいかも。

kgu-2 · Answer

「何についてのデータでもいい」なんぞでは、検定はできません。まあ、課題を出す方も出す方、出される方も・・・です。

重回帰分析で、どのような仮説をお考えなのでしょうか。仮説に合わせて、データを収集します。仮説がないのに、データをあつめても役に立たないと想います。それに、回帰分析の場合は、仮説は重要ではなく、必要だとは思えません。
　数字だけなら、図書館に例えば日本統計年鑑があります。山ほど数字がありますので、データに出来るかどうかは、質問者次第。数字とデータの違いは、お分かりですよね。

重回帰分析をして仮説検定を行いたいのですが

需要量は、予測ですから、外れます。

電車は運転したことがありません。

この回答への補足

「何についてのデータでもいい」なんぞでは、検定はできません。

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　電車は運転したことがありません。

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