2-9c　回帰式による予測3

回帰診断

―― あなたの回帰式は使えるか ――

データファイル（データ増補中）

　Excel 97〜2003

　CSV

解説

• アンスコムのよく知られた数値例ほか、実際例を登載 New !
• 回帰方程式の計算だけでは、現象の分析・理解は未完成。
• 計算された回帰分析のモデルは現象にふさわしいか否か。
• とにかく散布図（相関図）を描く。
• 回帰残差を事後的にいろいろな側面から精査する：
  　　−例外的に突出した残差はないか => 外れ値、除外値
  　　−独立変数の個数は不足していないか => 低い決定係数
  　　−直線のあてはめでよかったのか => （非）線形性
  　　−残差の大きさ(分散)は一定か => 分散（不）均一性
  　　−誤差の正規分布の仮定は正しかったか => （非）正規性
  　　−誤差がたがいに相関していないか => 時系列の系列相関
• 残差プロットを視覚的に観察する。
• 生データの散布図から明白なケースも。
• 診断のための各種の統計量も用いる。
• 各観測値の影響力の測定も。=>　影響力解析（帽子・てこ・料理人の方法）

分析結果　=>　ここ（制作中）

　トップページへ