「統計学関連なんでもあり」の過去ログ---033

★ 多重共線性判断方法 ★

6427.　多重共線性判断方法　Sei　2005/04/11 (月) 17:44
├6429.　Re: 多重共線性判断方法　青木繁伸　2005/04/11 (月) 17:52
└6428.　Re: 多重共線性判断方法　Sei　2005/04/11 (月) 17:46

6427.　多重共線性判断方法　Sei　　2005/04/11 (月) 17:44

多重共線性の判断方法について，お伺いしたく思います。
Black-BoXを使って，重回帰を行ったところ，

***** 相関係数行列 *****

first 1.00000
secound 0.30906 1.00000
third 0.27478 -0.81448 1.00000
first secound third

first：従属変数 secound third：説明変数

***** 重回帰式 *****

偏回帰係数標準誤差 t値 P値標準化偏回帰係数
secound 0.04295419 0.004705601 9.1283128 0.00002 1.582995
third 0.09699936 0.01075456 9.0193732 0.00002 1.564103
定数項 -43.71744 10.17523 4.2964555 0.00263
t値の自由度: 8

トレランス分散拡大要因
secound 0.3366145 2.970757
third 0.3366145 2.970757

***** 分散分析表 *****

要因平方和自由度平均平方 F値 P値
回帰 415.0609 2 207.5305 45.39230 0.00004
残差 36.57544 8 4.571930
全体 451.6364 10

重相関係数: 0.95865
決定係数（重相関係数の二乗）: 0.91902
自由度調整済み重相関係数の二乗: 0.89877

のような結果を得ました。
従来ならば，secoundとthirdのような相関を示す説明変数を同時に回帰式に投入しようとは思わないのですが，結果を見るに，P値，F値ともまともな値，係数の符号も一致しているので，この二つを説明変数として同時に投入するのに問題がないような気もします（R-squareの高さと標準化偏回帰係数の値が気になりますが・・・）

このような場合，どのように判断したら良いのでしょうか。
お力を貸して頂ければ大変ありがたく思います。
よろしくお願いいたします。

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6429.　Re: 多重共線性判断方法　青木繁伸　　2005/04/11 (月) 17:52

トレランスが0.337程度で，そんなに低いわけでもないので，多重共線性はないと考えてよいと思います。

タブを入れても表示は崩れたままです。
気にしないでよいです。

きれいに表示してみたい人は，発言をコピーして，エディタにペースとして，等幅フォントで見てください。

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6428.　Re: 多重共線性判断方法　Sei　　2005/04/11 (月) 17:46

行列が見にくいものになってしまい，申し訳ありません。
Tab等を使って整形すればよいのでしょうか？
お教え頂ければ幸いです。

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