★ ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について ★

 194 ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/17 (水) 20:23
  195 Re: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  名無しさん  2001/01/17 (水) 23:22
   196 Re^2: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/18 (木) 08:01
    197 Re^3: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  名無しさん  2001/01/18 (木) 10:58
     206 Re^4: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/19 (金) 12:43


194. ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/17 (水) 20:23
偏回帰係数についての質問です
http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/LaTeX/SREG-QT1.html
↑のページにダミー変数を用いた重回帰分析についての説明をおこなっていますが,調整後の偏回帰係数(偏回帰係数の平均をそれぞれから引いた値)についての変数としての有意値の検定はどのようにしておこなうのでしょうか?
それともこのように調整した偏回帰係数の場合,有意性の判定はおこなえないのでしょうか?
検定方法を詳しく教えてください。

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195. Re: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  名無しさん  2001/01/17 (水) 23:22
> 調整後の偏回帰係数(偏回帰係数の平均をそれぞれから引いた値)についての

って,どういうことですか。おっしゃっていることがよくわかりません。
数量化I類でのノーマライズドカテゴリースコアのことですか?
だとしたら,それは単に定数項との調整だけなので,有意性は全く同じです。

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196. Re^2: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/18 (木) 08:01
> > 調整後の偏回帰係数(偏回帰係数の平均をそれぞれから引いた値)についての
>
> って,どういうことですか。おっしゃっていることがよくわかりません。
> 数量化I類でのノーマライズドカテゴリースコアのことですか?
> だとしたら,それは単に定数項との調整だけなので,有意性は全く同じです。

http://aoki2.si.gunma-u.ac.jp/LaTeX/SREG-QT1.html
↑のページの5.1. 「偏回帰係数と正規化カテゴリースコアの関係」のところと,その表4の最右欄の「偏回帰係数の正規化」のことです。
普通はダミー変数を用いる場合,情報が冗長なダミー変数として削除したアイテムに対する偏回帰係数はゼロということになり,そのアイテムの有意性の判定は無いということになりますよね。
でもそのページに示してある「偏回帰係数の正規化」をおこなった場合,削除していたアイテムも変数として機能することになります。
この場合のこのアイテムの偏回帰係数をどうやって求めればいいのかを知りたいのです。

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197. Re^3: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  名無しさん  2001/01/18 (木) 10:58
> でもそのページに示してある「偏回帰係数の正規化」をおこなった場合,削除していたアイテムも変数として機能することになります。

もともと存在しない(冗長な)に対して,定数項から借りてくるということを行っているだけなので,重回帰分析においては意味がありません(というか,その変数に対して係数を設定する段階でそれはもはや数量化I類です。数量化I類の場合は,回帰係数っていうかカテゴリースコアの有意性については検定の手法はないのかな)。

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206. Re^4: ダミー変数を用いた重回帰分析の偏回帰係数について  カイセキ  2001/01/19 (金) 12:43
> > でもそのページに示してある「偏回帰係数の正規化」をおこなった場合,削除していたアイテムも変数として機能することになります。
>
> もともと存在しない(冗長な)に対して,定数項から借りてくるということを行っているだけなので,重回帰分析においては意味がありません(というか,その変数に対して係数を設定する段階でそれはもはや数量化I類です。数量化I類の場合は,回帰係数っていうかカテゴリースコアの有意性については検定の手法はないのかな)。

ダミー変数を利用している時点で有意性の判定は意味が無いのかもしれませんね。
カテゴリー内のアイテム1つが有意な変数として認められたところで,その他のアイテムが優位じゃなかったとしても変数削除するわけにはいかないし・・・

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