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SmplRegAna

単回帰分析

概要

単回帰分析の場合

回帰　　：目的変数yについて説明変数xを使った式で表すこと
単回帰式：説明変数xがひとつだけ用いる式

決定係数の場合

データに対する推定された回帰式の当てはまりの良さ(度合い)

相関係数の場合

実際に観測された目的変数と、単回帰式を当てはめて計算した推定値(理論値)の相関係数

使い方

単回帰分析の場合

yi = [286, 851, 589, 389, 158, 1037, 463, 563, 372, 1020]
xi = [107, 336, 233,  82,  61,  378, 129, 313, 142,  428]
regana = Num4RegAnaLib::SmplRegAnaLib.new
regana.line_reg_ana(yi, xi)
=> 
  {
     "intercept":  99.075, # 定数項
     "slope":      2.145,  # 回帰係数
  }

決定係数の場合

yi = [286, 851, 589, 389, 158, 1037, 463, 563, 372, 1020]
xi = [107, 336, 233,  82,  61,  378, 129, 313, 142,  428]
regana = Num4RegAnaLib::SmplRegAnaLib.new
regana.getr2(yi, xi)
=> 0.893

相関係数の場合

yi = [286, 851, 589, 389, 158, 1037, 463, 563, 372, 1020]
xi = [107, 336, 233,  82,  61,  378, 129, 313, 142,  428]
regana = Num4RegAnaLib::SmplRegAnaLib.new
regana.getr(yi, xi)
=> 0.945

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