「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---029

★ 重回帰分析の精度を上げる方法 ★

3142.　重回帰分析の精度を上げる方法　山本ノリカ　2004/05/13 (木) 16:15
└3144.　Re: 重回帰分析の精度を上げる方法　青木繁伸　2004/05/13 (木) 16:49
　└3145.　Re^2: 重回帰分析の精度を上げる方法　山本ノリカ　2004/05/13 (木) 16:57

3142.　重回帰分析の精度を上げる方法　山本ノリカ　　2004/05/13 (木) 16:15

青木先生，いつもありがとうございます。抽象的なお話で答えようがないかもしれませんが，以下のような状況で重回帰分析の精度を上げる方法はあるのでしょうか。教えてください。
目的変数は店舗の売上額，説明変数は客数，営業経過年数，競合度合(これだけ比率であとは整数値です。）で重回帰分析をすると，0.4程度しか決定係数がでないのです。他の要因を加味しないといけないのですが，説明変数を今すぐ増加できないのです。単純に重回帰モデルに入れる前に，なにかの処置をしたりデータを加工することで決定係数が上がることはあるのでしょうか。ちなみに顕著な多重共線性はみられず，そもそも単相関係数自体が低いも問題なのですが。
なにか試してみる方法があったら，教えて下さい。

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3144.　Re: 重回帰分析の精度を上げる方法　青木繁伸　　2004/05/13 (木) 16:49

重回帰分析は，フルネームを「線形重回帰分析」というように，独立変数と従属変数は直線関係が仮定されています。
個々の独立変数と従属変数が直線関係にあるか確認してみるのも重要でしょう（回帰診断）。
曲線関係があるなら，変数変換（Box-Cox 変換）などを試みるのもいいかもしれません（理論的裏付けがないときには，変数変換にあまり頼りすぎないようにしないこと。つまり，意味づけができない変数変換をしないようにということもありますが）

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3145.　Re^2: 重回帰分析の精度を上げる方法　山本ノリカ　　2004/05/13 (木) 16:57

> 重回帰分析は，フルネームを「線形重回帰分析」というように，独立変数と従属変数は直線関係が仮定されています。
> 個々の独立変数と従属変数が直線関係にあるか確認してみるのも重要でしょう（回帰診断）。
> 曲線関係があるなら，変数変換（Box-Cox 変換）などを試みるのもいいかもしれません（理論的裏付けがないときには，変数変換にあまり頼りすぎないようにしないこと。つまり，意味づけができない変数変換をしないようにということもありますが）

ありがとうございます。早速試してみます。感謝！

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