単回帰分析:statsmodels OLS.summaryの各変数の意味

下記の仮説・モデルで単回帰分析(simple linear regression analysis)をしてみました。

仮説:足のサイズは身長に線形に比例する
モデル:足のサイズ = 係数a×身長 + 定数b

statsmodels内のOLS(Ordinary Least Squares)で分析しました。分散図。

result.summary()の結果が下記。(赤下線は筆者が追加)

結果より

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簿記2級から始める証券アナリスト試験:証券分析のための数学入門講座を受講してきました

6月にスクーリングの申込をしましたが、そのうちの1つ「証券分析のための数学入門講座」を受講してきました。

 授業内容は統計学がメインで、推定・検定や回帰分析などをやりました。

 統計学は独学で勉強してみましたが、よく分からないところが多かったので、かなりスッキリすることができました。今のところ、通信教育で送られてきたテキストではまた統計学と呼べそうな部分は分散や共分散くらいで、今後送られてくる

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線形代数の擬似逆行列について

はじめに

皆さん、こんにちは。
今回は、線形代数における擬似逆行列というものについて、話をさせていただこうと思います。
機械学習における、回帰分析などと相性が良い考え方になります。

線形代数や、機械学習について

機械学習や、線形代数などについては、以下の記事にもまとめていますので、よければ参照下さい。

単位行列と逆行列

上記の線形代数についての記事にも書いてありますが、擬似逆行列について

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有難き幸せ…!🙇🙇🙇

回帰分析【データ・情報分析力】

「回帰分析」
ある変数と、他の一つまたは複数のヘンスの関係を見る分析

「単回帰分析」
ある変数と一つの変数との関係を見る
(例)アイスの販売数と気温

単回帰分析のグラフ
X軸:説明変数 (例)気温
Y軸:目的変数 (例)販売個数

過去の実績データをプロットして散布図を描く

回帰線
y=ax+b
アイスの販売個数=a(係数)✕気温+b(切片)
※切片‥説明変数に変動されない値

決定係数
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スキありがとうございます!!
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データ間のドメインの距離とモデルの予測性能の傾向を回帰できるってスゴいのでは?

お役に立てたら光栄です!

機械学習「基本のき」、回帰分析について(前編)

はじめに

皆さん、こんにちは。
今回は、機械学習の「基本のき」である、回帰分析について、書かせていただこうと思います。

機械学習とは!?

機械学習とは何か、という話については、以下に書かせてもらっておりますので、よければ参照下さい。

回帰分析とは!?

回帰分析とは、機械学習の基本的な手法、或いは、アルゴリズムです。
また、多くの機械学習アルゴリズムの源流の一つと言えます。
昨今、大変流行

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有難き幸せ…!🙇🙇🙇
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Use and Abuse of Regression

「どんなモデルも間違っているが、中には有用なものもある」(All models are wrong, but some are useful)で有名なGeorge Boxが記した回帰分析に関する論文です。

Use:説明変数を観測したときの目的変数の予測

Abuse:説明変数を変化させたときの目的変数への因果的効果の発見

に分けた上で、とある化学工程の作業をもとに、回帰分析のUseケースとAb

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お笑いライブの満足度を回帰分析したい②

パトロン(注1)の方、こんにちは。プロジェクトの活動報告をいたします。

最終的には出演者、出演組数、自宅から劇場までの所要時間、公演時間の長さなど諸々を含んだ重回帰分析を行うつもりなのですが、出演者データの入力が永遠に終わらなくて心が折れてしまいそうになっています(負けないで!!)。
そこで今回は手始めに、ライブの代金と満足度に関連があるのかを分析してみました。あくまで私個人の場合です。推測結果

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お笑いライブの満足度を回帰分析したい

クラウドファンディングのプロジェクトみたいなタイトルになってしまった。クラウドファンディングが開催されていると期待してやってきて、だまされた!と思っているそこのパトロン("パトロン"と書いて"あなた"と読みます)もちょろっと読んでくれたら嬉しいです。リターンは誠意です。

最後にライブに足を運んだのは88日前。辛うじて未来に控える実現不透明なライブは70日後。なんてこった。ライブに通える日々が待ち

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重回帰分析の手順~古今東西~

ある項目(従属変数とか目的変数とか基準変数と呼ぶ)に対して,
他の調査した多くの項目(独立変数とか説明変数とか予測変数などと呼ぶ)のうち何が影響するか,あるいは予測できるかを解析するときに行われるのが『重回帰分析』

最初に差の検定,相関係数をみて有意な変数を見つけて,
それから次に重回帰分析を行うという2段階の手順は論文に多く見られるが,これは古い手順
(大昔のパソコンでは変数の多い重回帰分析を

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ありがとうございま~す(^-^)
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