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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.