※ ChatGPTを利用し、要約された質問です(原文:重回帰分析のモデル式の解釈についてご教授ください。)
重回帰モデルの解釈について
このQ&Aのポイント
重回帰モデルの解釈についてご教授ください。目的変数の予測にはほとんど成功せず、説明変数の効果がゼロではないことが分かります。
重回帰モデルの解釈に困っている方へ。目的変数への影響を与える説明変数がわかりますが、予測精度は低いです。
重回帰モデルの解釈方法について。目的変数の変動はほとんど説明できず、予測精度が低いですが、いくつかの説明変数は影響を与えることが分かります。
重回帰分析のモデル式の解釈についてご教授ください。
社会学関係の論文をいくつか読んでいると、重回帰分析の結果として、
・調整済R^2が5%~10%
・モデル式に関してのF検定は0.01%~0.1%で有意
・いくつかの説明変数に関してのt検定は0.01%~0.1%で有意
というような重回帰モデルをいくつも見かけます。
私自身、統計学を勉強中で解釈に困っているのですが、
この重回帰のモデルの解釈としては、
「(1)予測においては、目的変数の変動はほとんど説明できておらず、このモデルを使って予測してもほとんど当たらんが、目的変数に影響を与えているいくつかの説明変数の効果がゼロではない。また、目的変数と説明変数との間の影響関係を見ることにおいて、その目的変数に影響を与えるだろう説明変数を明らかにできた」というようなところでしょうか。
よろしくお願いします。
お礼
>>「内生性の存在」「時系列データにおけるかく乱項の相関の存在」などです。そのような場合は、それに対応した分析手法の研究蓄積があるので、それらの分析手法を採用してみるのが検討に値します。 大変勉強になりました。聞いたことあるなー程度だったので、本腰をいれて「内生性の存在」「時系列データにおけるかく乱項の相関の存在」を勉強してみます。 ご多忙中にも関わらず、回答していただき、本当にありがとうございました。