Transcript （回帰分析）推計結果の見方（1） R2

（回帰分析）推計結果の見方（１）

決定係数



R
R
2
2
回帰式のあてはまりの良さをはかる
回帰式による予測の信頼度を見るひとつの尺度
標本（与えられたデータ）の動きを、どれくらい追え
ているか
0  R 1
2
（回帰分析）推計結果の見方（２）
自由度修正済み決定係数




2
ˆ
R
2
ˆ
R
決定係数の弱点 ー 説明変数を追加していけば、
あてはまりは、どんどん良くなる。
この弱点を補うために考案された（修正版）決定係
数
通常は、決定係数というと、自由度修正済み決定
係数を指す場合が多い。
見方は、決定係数と同じ。
（回帰分析）推計結果の見方（３）
ｔ値
各説明変数の有意性を検定する t 値

説明変数ひとつひとつに、t 値が計算されている
「この説明変数は、被説明変数の動きを予測する
ために、有効な変数かどうか」をチェックする

大ざっぱな t 値の見方 「２ルール」

t  2.0 
t  2.0 
説明変数は有意
説明変数は有意でない
（回帰分析）推計結果の見方（４）
P値
t 値の厳密な解釈 P 値




説明変数ひとつひとつに、P 値が計算されている
t 値と同様に、各説明変数の有意性を検定する
P 値の意味は・・・
「この説明変数は有意である」と判断した時に、そ
の判断が誤っている確率（統計学用語では「第一
種の過誤の確率」）
通常は、 P値が５％（０．０５）より小さい時に、説
明変数は有意であると判断し、「この説明変数は
５％有意である」等と言う。