品質管理はデータに始まり、データで終わります。

1. 事前解析と総当たり

（解説）
　1.回帰式の良さの評価について、説明して行きます。
　2.回帰式の良さの評価は、寄与率で評価します。
　3.説明変数の数を増やすと残差平方和は必ず小さく
　　なり、寄与率は大きくなります。
　4.上記を補正する為に、自由度で調整を行います。
　　・Ｒ^２　　：　寄与率
　　・Ｒ^＊２　：　自由度調整寄与率
　　・Ｒ^＊＊２：　自由度２重調整寄与率
　5.回帰式の良さを表わす尺度としては、Ｒ^＊＊２
　　自由度２重調整寄与率が良いと考えられます。

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2. 事前解析

（解説）
　1.説明変数の逐次選択について、説明して行きます。
　2.説明変数を総当たり法で選ぶのは、多大な労力を
　　必要とします。
　3.これに対し、逐次選択法（Stepwise Method）は
　　計算量が少ない実用的な方法です。

4.逐次選択法（Stepwise Method）は、以下の３つが有ります。
　・変数増加法：　説明変数を増加して行く方法
　・変数減少法：　説明変数を減少して行く方法
　・変数増減法：　変数を増加して行く時に、影響が小さい変数は削除する方法
5.変数増減法が、最も広く使用されています。

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3. 総当たり回帰分析

（解説）
　1.変数増加の基準について、説明して行きます。
　2.以下は、変数ｑ→ｑ＋１と、変数を１つ増加した時
　　の判断基準です。
　3.左式の意味は、以下の通りです。
　　・ΔＳ^＋　：　残差平方和の減少量
　　・Ｖ_ｑ＋１：　残差平均平方
　　・Ｆ　　　：　Ｆ値
　4.変数増加の判定は、次の通りです。
　　（危険率α＝２０％）
　　・Ｆ≧２

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4. 変数減少の基準

（解説）
　1.変数減少の基準について、説明して行きます。
　2.以下は、変数ｑ→ｑ−１と、変数を１つ減少した時
　　の判断基準です。
　3.左式の意味は、以下の通りです。
　　・ΔＳ⁻：　残差平方和の増加量
　　・Ｖ_ｑ　：　残差平均平方
　　・Ｆ　　：　Ｆ値
　4.変数減少の判定は、次の通りです。
　　（危険率α＝２０％）
　　・Ｆ≧２

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