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回帰分析
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> ここからβの有意性はどうすれば分かるでしょうか？ 検定の意味を理解せずに機械的手順だけを覚えて、検定を誤用している人が余りに多いので、あまりこういう書き方はしたくないのですが…。 予め設定した有意水準α（通常は 5% とすることが多い）と p 値を比較して、 p < α なら統計的に有意と判断し、帰無仮説 H0 を棄却する。即ち β ≠ 0 と結論する。 p ≧ α なら統計的有意性は無いと判断し、帰無仮説を保留する。即ち β ≠ 0 とは結論しない（β = 0 を結論することはできないことに注意する）。 とするのが統計的仮説検定の手順です。 統計的仮説検定について説明しようとしたらテキスト 1 章分になりますし、当然それに先立つ知識も必要とされますので、ここで説明できるようなものではありません。統計学のテキストには必ず書かれていることですから、そちらで勉強されることをお勧めします。その上で解らないことがあればポイントを絞って質問されるとよいでしょう。 > またexcelか何かで計算できるのでしょうか？ 目的語がはっきりしないのですが、t 値や p 値を、ということでしたら、計算方法さえ知っていればできます。
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- solla
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t 値とそれに対応する p 値から回帰係数 β の有意性が分かります。p 値は帰無仮説 H0 : β = 0 対立仮説 H1 : β ≠ 0 として検定した時の有意確率です。 これは統計的仮説検定というもので、回帰分析をなさるなら勉強されたほうが良いと思います。統計学の最も重要な考え方のひとつで、統計学のテキストには 100% 載っています。
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補足
t P-値 切片 0.998845331 0.322018712 X 値 1 1.913401385 0.060636719 これが回帰分析で出たのですが、ここからβの有意性はどうすれば分かるでしょうか？またexcelか何かで計算できるのでしょうか？