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No.1ベストアンサー
- 回答日時:
企業でSQCを推進する立場の者です。
こんな感じでしょうか。
これに信頼区間とか予測区間を加えようとすると、
絶対にlmでやった方が楽ですけど・・・。
rm(list=ls()) # メモリー上の残骸を消す
# 適当に点列を作ってプロットする
# 仮に、β=1.5,y切片=3 とする。
x <- rnorm(0:100,5,2.5)
y <- 3 + 1.5 * x + rnorm(0:100,0,0.5)
xy <- data.frame(cbind(x,y))
plot(xy,pch=16,xlim=c(-5,15),ylim=c(-5,25),las=1)
abline(h=0)
abline(v=0)
xy.c <- scale(xy,,scale=F) # 中心化
# 偏差平方和を求める
# XTXで求めるという、定石を使う
SS <- t(as.matrix(xy.c)) %*% (as.matrix(xy.c))
Sxx <- diag(SS)[1] # XTXの左上部分
Sxy <- SS[lower.tri(SS)] # XTXの左下部分
# 回帰のパラメータを求める
beta1 <- Sxy / Sxx
beta0 <- mean(y) - beta1 * mean(x)
# 回帰線を追加する
abline(beta0,beta1)
# 念のため検算
names(xy) <- c("X","Y")
lm(Y~.,data=xy)
beta0
beta1
この回答へのお礼
お礼日時:2017/06/19 18:37
大変分かりやすい解説ありがとうございました。まだ勉強中の身でして、lm関数で細かく見ると何が起きているのかを理解する為、やってみたのですが上手くいかず困っておりました。本当にありがとうございます。
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