「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---002

★ 妙に良い重回帰分析結果の解釈 ★

　4　妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　河村　　1999/05/31 (月) 15:46
　　7　Re: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　堀　啓造　　1999/06/02 (水) 00:19
　　　12　Re^2: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　河村　　1999/06/02 (水) 11:37
　　　　16　Re^3: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　堀　啓造　　1999/06/03 (木) 00:42

4.　妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　河村　　1999/05/31 (月) 15:46

変数Kと変数Yが日毎に存在します。Kが，同じ日のYだけでなく過去のYにも影響されていると考え，それらの影響を調べるため，n日前のYをYnと定義し，Kを目的変数，YとY1～Y30を説明変数とし，SASで重回帰しました。YからY25までは，t値を見ても有意で，Tol(=Tolerance)を見ても多重共線性はうかがえず，非常に多くの説明変数に対して妙に良い結果が出ました。（下記。Y～Y25のみで回帰してもほぼ同様。）

1)本当に良い結果だと喜べるでしょうか?それともこの方法は理論的に問題があるのでしょうか?
2)このような，過去も含めたYの影響を知る，もっと適切な方法はあるでしょうか?

データ数=365
自由度修正済R2=0.9818
定数項 : 回帰係数=1696.3, t値=275.6
Y : 回帰係数=-46.7, t値=-138.3, Tol=0.898
Y1 : 回帰係数= 35.2, t値= 22.3, Tol=0.805
Y2 : 回帰係数= 31.9, t値= 20.1, Tol=0.801
(中略。Y1～Y25は，回帰係数，t値，Tolとも，若干の例外を除きほぼ単調減少)
Y25: 回帰係数= 4.56, t値=2.7, Tol=0.682
(後略。Y26で t値=-0.1 となるなど，Y26～Y30は，普通に見て有意性が怪しい)

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7.　Re: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　堀　啓造　　1999/06/02 (水) 00:19

> 1)本当に良い結果だと喜べるでしょうか?それともこの方法は理論的に問題があるのでしょうか?

重回帰は得意分野でないのでとりあえずチェックするところを一つあげます.

分布の歪みはどうなんでしょう.外れ値がある場合に重相関が高くなる可能性があります.

物理的に測定したものなどもともと相関が高くなる傾向もあるようですが，その場合はそんなに変数が入ることもないでしょう.

とりあえず，いくつかの診断情報を活用してみれば.

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12.　Re^2: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　河村　　1999/06/02 (水) 11:37

> > 1)本当に良い結果だと喜べるでしょうか?それともこの方法は理論的に問題があるのでしょうか?
>
> 分布の歪みはどうなんでしょう.外れ値がある場合に重相関が高くなる可能性があります.

R2を上げるような極端な外れ値はありません。

> とりあえず，いくつかの診断情報を活用してみれば.

ありがとうございます。今のところは，否定的な診断情報は見つかりませんが。

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16.　Re^3: 妙に良い重回帰分析結果の解釈?　　堀　啓造　　1999/06/03 (木) 00:42

> > > 1)本当に良い結果だと喜べるでしょうか?それともこの方法は理論的に問題があるのでしょうか?
> >
> > 分布の歪みはどうなんでしょう.外れ値がある場合に重相関が高くなる可能性があります.
>
> R2を上げるような極端な外れ値はありません。

外れ値もそうですが，歪みのほうは大丈夫ですか.ふた山分布になっているとか.

ま，診断してなにもなければそれでいいということでしょうが.

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