multiple regression model R3 summarywage 1 lm summarywage

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重回帰モデル multiple regression model •

重回帰モデル multiple regression model •

Rでの回帰分析(3) summary(wage 1. lm)で次のような結果が表示されます > summary(wage 1. lm) Call: lm(formula = wage ~ educ)

Rでの回帰分析(3) summary(wage 1. lm)で次のような結果が表示されます > summary(wage 1. lm) Call: lm(formula = wage ~ educ) 係数の推定値(estimate),標準誤差(std. error),t 値(t- value), p値が出力される educ の係数の推定値 0. 54136, 標準誤差 0. 05325, t値は 10. 167 など t値,p値は重回帰の際に解説 Residuals: Min 1 Q Median -5. 3396 -2. 1501 -0. 9674 3 Q Max 1. 1921 16. 6085 回帰の標準誤差:  残差の標準偏差の推 定値 Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) (Intercept) -0. 90485 0. 68497 -1. 321 0. 187 educ 0. 54136 0. 05325 10. 167 <2 e-16 *** --Signif. codes: 0 ‘***’ 0. 001 ‘**’ 0. 01 ‘*’ 0. 05 ‘. ’ 0. 1 ‘ ’ 1 Residual standard error: 3. 378 on 524 degrees of freedom Multiple R-squared: 0. 1648, Adjusted R-squared: 0. 1632 F-statistic: 103. 4 on 1 and 524 DF, p-value: < 2. 2 e-16 R 2 決定係数

ESS(Explained Sum of Squares) Stataの出力 Source SS RSS(Residual Sum of Squares) df MS Number

ESS(Explained Sum of Squares) Stataの出力 Source SS RSS(Residual Sum of Squares) df MS Number of obs = 526 F(3, 522) = 80. 39 Model 46. 8741805 3  15. 6247268 Prob > F = 0. 0000 Residual 101. 455581 522 . 194359351 R-squared = 0. 3160 Adj R-squared = 0. 3121 Total 148. 329762 525 . 28253288 Root MSE =. 44086 TSS(Total Sum of Squares) lwage educ exper tenure _cons Coef. . 092029. 0041211. 0220672. 2843595 係数 Std. Err. . 0073299. 0017233. 0030936. 1041904 標準誤差 t P>t [95% Conf. Interval] 12. 56 0. 000 . 0776292 . 1064288 2. 39 0. 017 . 0007357 . 0075065 7. 13 0. 000 . 0159897 . 0281448 2. 73 0. 007 . 0796755 . 4890435 t 値 Prob(T>t)

Eviewsの出力

Eviewsの出力

残差分析 Stata 回帰分析後,メニューから Statistics/ Postestimation を選択。左の図で Diagnostic and …/Residual versus fitted plot を選択する と

残差分析 Stata 回帰分析後,メニューから Statistics/ Postestimation を選択。左の図で Diagnostic and …/Residual versus fitted plot を選択する と