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回帰分析の仕方
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新聞社あたりがやっていそうですが、その予想もかなり外れますので。10年ほど前の選挙で、マスコミが「自民党が260」と予想しているときに、「240」と解析し、与党の失政があったので、「220」と下方修正しましたが、結果は240でした。マスコミの総力と私個人の推定で、ズレはいずれも20なので、引き分けというのは我田引水。ただ、小泉政権のチルドレンは、完全に狂いました。 相関分析の要点は、原因として何を横軸にとるかです。選挙結果については、直前(当日の朝、あるいは1日前)がもっとも影響が強いと予想されます。10年前の景気は考えられませんので、もっとも影響が強い日(=相関係数が高い日)との相関を出せば良いと考えますが。 >二つのデータ数に差がある時 データ数ではなく、時期にヅレがあるということです。ですから、縦軸に選挙結果、横軸に景気を月毎にとり、片っ端からやってみては。 何を目的になさりたいのか、お立場がわかりませんが、卒論研究なら「何月前が一番影響が強い」というのでも、一つのテーマになるかも。 ただ、選挙結果については、多くの要因が影響します。例えば、マスコミによれば、当時の天候にも左右されるハズ。私の解析では、景気や天候よりも強いものがあります(決定係数が0.5を越えますので、これ以上に強い相関のものは、理論上ありえません)。 国政については、衆議院と参議院でも違います。地方選挙については、やっていません。
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- usokoku
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できません。 かいき分析では、水準を指定します。水準に誤差が含まれていては、怪奇分析になりません。 ご指摘の例は、いずれも、怪奇分析の対象にはなりません。 2つの変量の関係を調べる場合に、一方の値を測定社が任意に設定できない場合には、「相関分析」を使います。 これも、条件があって、それぞれの変数は「平均値」をもつガウス分布でなければなりません。 景気・物価・失業率ともに、へんな偏りがあります。 このような場合には、ノンパラメトリック関係の処理になります。「回帰分析」とか「相関分析」という言葉は使いません。ノンパラをちょっと調べてください。
お礼
丁寧にありがとうございます。 数学や統計ってやっぱりむずかしいですね。 もっと勉強が必要です。。。。。
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