ここから本文です

統計学の素人です。 初歩的な質問ですが、重回帰分析でyとx1~x6のそれぞれの相関...

joh********さん

2017/12/1922:17:31

統計学の素人です。
初歩的な質問ですが、重回帰分析でyとx1~x6のそれぞれの相関を見ようと試みています。
回帰式はyとコントロール変数は共通で、x1~x6までを入れ替えた6つとしています。

そこでx1~x5までの5本の式にはなんの問題もないが、x6のみコントロール変数と多重共線性が起こっているとき、x6の式のみコントロール変数を1つ減らすなどの制約を設けてもいいんでしょうか?
それともやはりこのような場合はx1~x6まで条件が同じでないとまずいんでしょうか?
もともと説明変数が少ない上、x6以外には影響がないだけに式をいじるのはためらわれます。
もしくはx6とコントロール変数に高い相関があるのをそのままにしておいて、それ自体を回帰式の解釈の材料にしてもいいんでしょうか?

的はずれなことを言っているかもしれませんが、回答してくださると幸いです。よろしくお願いたします。

補足本当にずぶの素人なのでどう表現するのが正しいのかわからないのですが、x1~x6がyにどのくらい影響しているのか、そもそも影響しているのががみたいです。なので相関を見ようと試みているという表現は正しくないかもしれません。すみません

閲覧数:
96
回答数:
2

違反報告

ベストアンサーに選ばれた回答

ecl********さん

2017/12/2012:12:50

よくわかんないけど コントロール変数とか言ってるけど

要はコントロール変数と言ってる変数とX1,...X6 全部での重回帰式を見ないといけないのでは?

なんかデータのとり方も変で 本来 コントロールの変数を c1 とすると

(c1,x1,....x6) と言ううベクトルを与えたときyの値は? ってデータのとり方のはずです。

それから 誤解してるようですが 相関がないことと 無関係というか ちゃんいったら独立 とは なりません 相関がないとしても関係はあります。それはあくまで線形の関係がないだけで非線形の関係をみていません。1次関数しか見てないので、もっと複雑な関数で yはc1からX6 でj書けるかもしれないし、他に別の変数があるかもしれません。相関がないときに、独立と言えるのは正規分布に従っているときだけです。それも2変数の正規分布の知識が必要。

それは 独立変数側の相関とかあるいは重回帰のモデル式をどう決めるか 決定係数やそのへんのことは もっと調べてください。場合によっては因子分析や主成分分析も必要です。

統計をやる以上、多変数の微積分、線形代数は避けられません。相関だけでものを見ようとするのは 比例だけで物を見ようとしてることですが、これは大間違いです。文系の方がこの間違いを犯すことが多いようです。

多分 「もう一つの重回帰」 豊田著 あたりを読まれて、比例だけでものを見ないくせをつけるべきだと思います。

多変量の比例に当たるのが線形であり行列がでてきます(重回帰の場合は 1行n列でしょうけど)

ベストアンサー以外の回答

1〜1件/1件中

per********さん

2017/12/1922:48:51

直接の答えにならないんですが、「相関」を見ようとしているのに、なぜ重回帰分析を行うんでしょうか?
コントロール変数の影響を取り除いた上での相関を見たいのであれば、偏相関係数をを調べるべきだと思います。

返信を取り消しますが
よろしいですか?

  • 取り消す
  • キャンセル

この質問につけられたタグ

みんなで作る知恵袋 悩みや疑問、なんでも気軽にきいちゃおう!

Q&Aをキーワードで検索:

Yahoo! JAPANは、回答に記載された内容の信ぴょう性、正確性を保証しておりません。
お客様自身の責任と判断で、ご利用ください。
本文はここまでです このページの先頭へ

「追加する」ボタンを押してください。

閉じる

※知恵コレクションに追加された質問は選択されたID/ニックネームのMy知恵袋で確認できます。

不適切な投稿でないことを報告しました。

閉じる