単回帰・重回帰

回帰式の評価指標
・決定係数R^2
　モデルが実測値をどのくらい説明しているのか？を表す．
　R2＝（実測）^2和/(予測値)^2和
　→１に近いほど説明している，０に近いほど説明できてない．
　＊重回帰の場合，説明変数が多くなると，（意味は無くとも）決定係数が大きくなってしまう．
　　本当に欲しいモデルは，できるだけ少ない説明変数で事象を表現するモデル．

・P値
　回帰において，各説明変数の係数を０と仮定した時の帰無仮説を検定する．
　これが０に近いということは，その係数を０と仮定できない，つまり意味のある回帰係数であるということ考える．
　0.5より小さければ意味のある説明変数であると判断される．

・ｔ値
　各説明変数が目的変数に与える影響の大きさの指標．絶対値が２より大きい場合に有意と判断する．

注意点
・多重共線性
　説明変数同士に高い相関があると問題になる．TODO具体的にどういう仕組で問題が発生するのか調べる．