著者
石村 友二郎
出版者
日本計算機統計学会
雑誌
計算機統計学 (ISSN:09148930)
巻号頁・発行日
vol.26, no.2, pp.93-103, 2014-06-20 (Released:2017-05-01)

本研究では,重回帰分析の統計量をグラフで表現したボンサイグラフを提案する.決定係数を盆栽の幹の太さ,標準偏回帰係数の絶対値を枝の長さ,偏相関係数を枝の角度といったように,重回帰分析の統計量を盆栽に見立てたグラフ上に表現することにより,重回帰モデルの良さを評価することができる.さらに,枝の角度に偏相関係数を用いる場合と単相関係数の場合とのグラフを比較することにより独立変数間の影響の程度をグラフ上から読み取ることができる.また,独立変数間に共線性がある場合とない場合とではボンサイグラフの形が異なって表現される.このように重回帰分析の統計量をグラフ化することで,一度に多くの情報量を含めることができ,総合的にモデルの評価をすることが可能になる.
著者
石村 友二郎
出版者
日本計算機統計学会
雑誌
計算機統計学 (ISSN:09148930)
巻号頁・発行日
vol.26, no.2, pp.93-103, 2014-06-20

本研究では,重回帰分析の統計量をグラフで表現したボンサイグラフを提案する.決定係数を盆栽の幹の太さ,標準偏回帰係数の絶対値を枝の長さ,偏相関係数を枝の角度といったように,重回帰分析の統計量を盆栽に見立てたグラフ上に表現することにより,重回帰モデルの良さを評価することができる.さらに,枝の角度に偏相関係数を用いる場合と単相関係数の場合とのグラフを比較することにより独立変数間の影響の程度をグラフ上から読み取ることができる.また,独立変数間に共線性がある場合とない場合とではボンサイグラフの形が異なって表現される.このように重回帰分析の統計量をグラフ化することで,一度に多くの情報量を含めることができ,総合的にモデルの評価をすることが可能になる.