この記事は、心理系大学院生を対象とした統計法の学習ページです。
- 偏回帰係数の区間推定ってなに？
- 区間推定の結果ってどう読み取ればいいの？
こんな悩みや疑問がある方はご参考ください( ˘ω˘)
結論～区間推定とは？～
では、結論からいきましょう。
区間推定とは、「母集団の値」をある程度幅を持っって推定する方法です。
競馬に例えるなら、単勝ではなく、複勝を狙いましょうってことなんです。
競馬やらないので知らんけど（笑）
ということで、重回帰分析の読み取りでも使った以下の出力結果を例として解説していきます(^^ゞ
回帰係数の区間推定とは？
具体には、↓赤枠のことを示します。
つまり、ここで得られた重回帰式の回帰係数が母集団において、どの程度の範囲に含まれるか、幅を持った予測を意味するわけです。
この区間の意味を簡単に言えば「母集団での偏回帰係数がこの区間内の数値であると考えて、差し支えない」ことを表す
（引用：多変量データ解析法、p51, 重相関係数の検定と偏回帰係数の区間推定、5段落、2-3行目）
具体例
例えば、広告費をみると、係数 = 0.00786 になっていますね？
これは、今回のサンプル系のみにおいて言える定数項であって、母集団の値とは異なります。
なので、区間推定は、母集団において、だいたいこのくらいの範囲でしょ？と幅を持たせるわけです。
具体的には↓↓ここをみるので・・・
母集団においては「0.003 ~ 0.012」の範囲に入るでしょう
ということを意味するわけですね!(^^)!
注意点
ただし、この区間推定をみる前に、そもそも、この偏回帰係数が母集団に適用可能かどうかを確認する必要があります。
つまり、「有意差」をみるということです。
それについては↓↓こちらのエントリーをご参考ください。
まとめ
さて、いかがでしたでしょうか？
偏回帰係数の区間推定について少しは理解が深まったでしょうか？
最後に本記事の内容を振り返っておわかれです(^^)/
- 回帰係数の区間推定とは、母集団において偏回帰係数がどの程度の範囲に含まれるか、幅を持った予測のこと
- 区間推定をみる前に、偏回帰係数が母集団に適用可能かどうかの確認が必要。
ということなんですね～
それではまた(^^ゞ
こちらの内容を動画で学びたい方は
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参考
こちらの記事を作成にする上での参考文献です(＾ω＾)
①多変量解析がわかる
②多変量データ解析法
③例題とExcel演習で学ぶ多変量解析
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