「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---003

　134　回帰分析?について　　you　　1999/09/30 (木) 11:11
　　136　Re: 回帰分析?について　　青木繁伸　　1999/09/30 (木) 12:10

134.　回帰分析?について　　you　　1999/09/30 (木) 11:11

青木先生，皆様こんにちは

以下のようなデータを解析する場合はどの様な手法を用いれば良いのでしょうか?

ある種の実験データが以下のように公表されています。
（なかなか入手しにくいデータで，一般施設では実測できない値である反面，このデータを元に作業を行なわなければいけないと言った様なデータです。）

　　　　40　　　50　　　50　　　70　　～　　150
1.5　0.0249　0.0414　0.0593　0.0782　　　　0.2197
2.0　0.0173　0.0308　0.0460　0.0626　　　　0.1993
2.5　0.0128　0.0240　0.0372　0.0520　　　　0.1830
-

以下0.5づつアップ　9.0　まで
（x方向に40～150まで，10づつ，y軸方向に1.5～9まで0.5づつ）

このデータを元に，たとえば 1.7 で 55 の時の値はいくらか?
と言ったような推定を行いたいのですが，なかなかうまくいきません。

各項目（1.5～9.0おのおのについて）の40～150の2変量グラフは直線性があり,p<0.0001となかなかいい感じなのでが，重回帰分析を行うと，いただけない結果となります。

このようなデータを元に，表記されていないポイントの予測を行う手法等がございましたら是非ともアドバイスの程，お願いいたします。

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136.　Re: 回帰分析?について　　青木繁伸　　1999/09/30 (木) 12:10

> 　　　　40　　　50　　　50　　　70　　～　　150
> 1.5　0.0249　0.0414　0.0593　0.0782　　　　0.2197
> 2.0　0.0173　0.0308　0.0460　0.0626　　　　0.1993
> 2.5　0.0128　0.0240　0.0372　0.0520　　　　0.1830

> このデータを元に，たとえば 1.7 で 55 の時の値はいくらか?
> と言ったような推定を行いたいのですが，なかなかうまくいきません。
>
> 各項目（1.5～9.0おのおのについて）の40～150の2変量グラフは直線性があり,p<0.0001となかなかいい感じなのでが，重回帰分析を行うと，いただけない結果となります。

例えば40のとき項目と数値の2変量グラフは直線性がありますか?
たぶん，症状からすると曲線かも知れないが。

曲線ならば，項目の高次の項を使う必要があるかも。

z = ax+bx^2+…+ny

あるいは，2段階で補間をするといいかも。

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