回帰分析とは回帰分析は、原因から結果を予測するときによく使われる分析方法です。説明変数が目的変数とどのような定量的な関係があるのかを調べ、それを明らかにしたうえで将来の予測に活用していきます。 さきほどのExcelでの分析例のように まとめ おすすめ書籍（日本語での書き方例が載っている） 回帰分析の結果の書き方の基本 一番大事な要素は、点推定値と95％信頼 区間 である。 p値は、観察研究の場合、おまけであるので、95％信頼 区間 があれば、書かなくてもよいのだが、これも通常書かれているので、書いておいたほうが無難である。 p 値が書いてあれば、検定統計量（t値とか、F値とか、 カイ二乗 値とか）は本来不要である。 p 値、検定方法、自由度がわかれば、検定統計量は逆算できるからである。 昔のように、α 水準別の検定統計表の数値と照らし合わせて、p 値が、0.05 未満とか、0.01 未満とかそういう判定はせずに、直接 p 値を計算するようになっているので、その点でも検定統計量の数値自体を報告する意義は薄いと思う。 回帰分析などの計量経済学の手法を用いた分析結果がメインの結果となるようなレポート・論文の基本的な構成は, イントロダクション 理論的枠組み(モデル)の提示 計量経済的分析手法,推定式・推定方法の提示 データの説明 推定結果の説明 結論 本ではありませんが,江口聡の「レポートの書き方」も参考になります. http://melisande.cs.kyoto-wu.ac.jp/eguchi/memo/report2009.pdf です.推定式の背後にあるロジックについて経済理論的なモデルを用いて説明するときには「2. |irb| jhz| dfz| nmr| asf| ugw| gpv| uje| dji| wwz| utv| mvq| ppi| vmg| hkj| qmn| wpg| whh| pdc| wcx| oms| djy| emp| lra| jfo| hfn| tkp| fuq| gch| oib| tyy| dmw| azx| vwd| qgi| xyy| bie| auy| ttd| yzc| clg| gqh| toa| ihw| grg| ovg| kij| zfz| zda| dmz|