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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:確率・重回帰分析)
確率・重回帰分析の係数変化に関する疑問
このQ&Aのポイント
- 大学4年の都市計画学生が地下鉄の効果を調査するために重回帰分析を行っていますが、ダミー変数以外の係数も変化してしまうことに不安を感じています。
- 重回帰分析により2004年と2005年を比較したときと、2003年と2005年を比較したときとではダミー変数の係数だけでなく、家賃に関係するほかの変数も変化してしまいます。
- 係数が変化してもいいのか不安なので、ダミー変数の係数を変えずに地下鉄の効果を求める方法を教えていただきたいと思います。
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質問者が選んだベストアンサー
基本的にダミー変数の使用に関し誤解があるのではないでしょうか? ダミー変数が使用できるのは、被説明変数をグラフにプロットしたときに、2つの傾きが平行な直線の違いをダミー変数で説明できる場合だけです。一番、ダミー変数の効果が見やすいのは、ある時系列において、その事象が発生したとき、被説明変数が以前の傾きを維持しつつ移動し(上下いずれでも)、その事象が消滅したときには、被説明変数がまた以前の直線上にプロットされるときです。 従って、2005年からのダミー変数が、出現し消滅する時系列データが将来、得られるでしょうから、その時には、ダミーの使用が可能となります。ダミー変数に1を入れ、1回分のデータとして回帰方程式を計算すれば、各説明変数の係数が変化するのは当然のことです。 つまり、ダミー変数を採用する場合は、他の変数の係数は変化しないことを前提とします(あるいは、係数の変動率をあらかじめ仮定し、それを超えればダミー変数の使用は不可としておく必要があります) 簡単に言えば、係数を変化させずに、地下鉄の効果を求める方法は1年間のデータでは不十分です。 むしろ、他の都市で大量輸送機関が出現し、消滅したときのデータを求めて、計算することが望ましいと思います。
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回答No.2
No.1です。 >つまり、ダミー変数を採用する場合は、他の変数の係数は変化しないことを前提とします(あるいは、係数の変動率をあらかじめ仮定し、それを超えればダミー変数の使用は不可としておく必要があります) この説明を変更します。 ダミー変数を入れて計算した結果が、各説明変数の係数ですから、係数は変化するはずがありません。
お礼
なるほど。 よくわかりました。 ダミー変数について誤解があったようです。 卒業論文も終盤戦なので、残り時間を有効に使い、 がんばりたいと思います。 ありがとうございました。