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2017年9月7日木曜日

Excel等での回帰分析の傾きのP-値の一味違う解釈（改） @統計学 @情報学

■Excel等での回帰分析の傾きのP-値の意味：
ざっくりいうと、P-値が小さいほど、説明変数は目的変数に影響を与える or 何らかの関係性が有る、と言えます。

■ざっくり言わないと：

 a = P-値
として対象の説明変数の回帰係数が実際は０であると仮定します（←俗にいう帰無仮説）。この場合で起こりにくいケースの上位a×100%に、今回分析したデータ群は該当すると言えます（わかりにくければ次の例へ）。

■例：
仮にP-値 が0.049なら、
 「仮に対象の説明変数の回帰係数が実際は０であると仮定した場合、今回のデータ群は起こりにくいケースの上位4.9%に該当する。」

→「そんな発生確率5%未満のレアケースが今回は実際に観測されたというのか？ 偶然過ぎない？　説明変数の回帰係数が実際は０、という仮定が間違っているのでは？」

→「説明変数の回帰係数が実際は０」という仮説は間違っていると判断する。

→「説明変数の回帰係数は０以外」と言える。

→ 該当の説明変数は目的変数と何らか関係を持っている、と言える。なぜなら回帰係数が０なら、それが掛けられた目的変数の項は回帰式内で必ず０となり、説明変数に全く影響を与えない事になるから。

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