2-9d　回帰式による予測4

多重共線のおこるわけ

データファイル

　Excel 97〜2003

解説

• [注意] 互いに相関関係の高い変数を、独立変数に使わない。
• 独立変数を多く入れると同一に近い方向の変数が出る可能性。
• 無意味だけでなく、有意性検定の判断ミスを引き起こす。
• 一般には標準誤差が極端に大きく、t値が極端に小さくなる。
• 誤差要因により回帰係数の符号が予想と逆転することも。
• 多重共線の除去にはリッジ回帰、主成分回帰、罰則付き最小二乗法などいくつかの方法が知られている。
• 幾何学的には、2 直線が極めて小さい角度で交わる（ほぼ平行ないしは一致する）ことから起こる不安定性で、条件下ではむしろ当然。
• 決定係数は高いが t 値がみな低いケースは多重共線の疑い。
• 2 変数だけが原因とは限らず、3 変数以上が線形関係に入る多重共線もあり、しかも発見しにくい。=>  セメントデータ　（作成中）

分析結果　=>　ここ（制作中）

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