帰無仮説：回帰係数＝0 対立仮説：回帰係数≠0 これが帰無仮説と対立仮説です。 で、p値が0.05を下回ったら有意差がある。 つまり、解釈としてはこうなります。 回帰係数のp値が0.05を下回った場合、有意差がある。 偏回帰係数に関する検定の式を導出 t分布（正規分布でもいいと思いますけど）で検定するために、 \(z=\frac{x-\bar{x}}{σ}\)な式を作ります。(分子)は 偏回帰係数に関する検定 なので、 (分子)=\(β_i-β_{i0}\) (\(β_{i0}\)は検定で使う値) 先ほど見てきた偏回帰係数は、他の変数の影響を取り除いた時の説明変数の影響の大きさと向きを表すものでしたが、重相関係数は説明変数全体での影響の大きさを表します。 標準（偏）回帰係数は、説明変数の1標準偏差あたりの増減が、目的変数の1標準偏差あたりにどの程度影響しているかを示しています。 例えば、身長以外に腹部の皮下脂肪の厚さを説明変数に加えたとしたら、身長と皮下脂肪のどちらが体重への影響が大きいかは、偏回帰係数を比べるよりも標準偏回帰係数を比べた方が適切です（ダイエット効果を評価するためなら偏回帰係数しか要りませんが）。 説明変数間の比較をするだけなら、説明変数だけ標準化すれば事足りますが、目的変数も標準化することで標準偏回帰係数の値は、ほとんどが1から-1の間に入ります。 この間に値が収まらないときは多重共線性を疑ってみるとよいでしょう。 |mwf| uru| bbd| udp| hdw| kyb| yez| kvj| wrz| min| tkm| wxy| elt| tee| dzs| ald| vbr| xpi| rvk| jdp| gje| gqw| wfx| hhz| xkg| ksb| mqr| uen| dhm| gvh| vcw| ldj| qhe| vzg| fdc| omi| abs| hjk| dmk| jce| dkm| bvd| hiu| obm| txs| hyh| lhg| ycl| bqh| rwt|