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質的回帰、質的変数を含む回帰分析とはinclude


(目次)

 1. 質的変数を含む回帰分析とは
 2. 基本的考え方
 3. モデルの違いの検定
 4. 共分散分析
 5. 数量化理論1類
 6. マクロプログラムによる解析

1. 質的変数を含む回帰分析とは

01 質的変数を含む回帰分析とは(解説)
 1.質的変数を含む回帰分析について、説明して行き
  ます。
 2.説明変数に質的変数を含む回帰分析は、以下の項目
  となります。
  ・基本的考え方
  ・モデルの違いの検定
  ・共分散分析
  ・数量化理論1類
 3.質的変数を含む回帰分析には多くの事例が有り、
  活用できると大変有用な手法です。


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2. 基本的考え方

02 基本的考え方(解説)
 1.基本的考え方について、説明して行きます。
 2.質的な説明変数の記号は、cで表します。
 3.以降、中古マンションの価格を解説します。
  ・説明変数x: 住宅面積 (量的変数)
  ・説明変数c: 駐車設備 (質的変数)
  ・目的変数y : 価格   (量的変数)






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4.ここでは、以下の検討を行います。
 ・散布図と回帰直線
 ・並行な直線の当てはめ
 ・ダミー変数
 ・回帰分析


3. モデルの違いの検定

03 モデルの違いの検定(解説)
 1.モデルの違いの検定について、説明して行きます。
 2.モデルの違いを定量的に把握する為、下記を検討
  します。
  ・駐車設備による価格の違いの検定
  ・傾斜bの違いの検定







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4. 共分散分析

04 共分散分析(解説)
 1.共分散分析について、説明して行きます。
 2.年齢に相当する変数を補助因子と呼び、これによる
  補正を行う手法を共分散分析と言います。
 3.共分散分析の事例として、以下を検討します。
  ・データ
  ・年齢と年収の関係
  ・傾斜を共通とする回帰直線
  ・共分散分析適用上の注意




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5. 数量化理論1類

05 数量化理論1類(解説)
 1.数量化理論1類について、説明して行きます。
 2.数量化理論1類は、説明変数が全て質的変数の場合
  の解析方法です。
  ・説明変数: c、c (質的変数)
  ・目的変数: y     (量的変数)
 3.数量化理論1類の事例として、以下を検討します。
  ・バランスの取れたデータ
  ・組合わせの推定
  ・アンバランスなデータ
  ・ダミー変数の生成


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6. マクロプログラムによる解析

06 マクロプログラムによる解析(解説)
 1.マクロプログラムによる解析について、説明して
  行きます。
 2.マクロプログラムの事例で、以下を検討します。
  ・中古マンションの価格
  ・アンバランスな勉強時間の調査







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