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訪問者数　1313　　　　　　最終更新　2016-01-11 (月) 13:42:50

Ｒで（重）回帰分析をする （2017-01-11） †

線形での依存性を見つけたい。Excelだと説明変数が16個までで具合が悪い。

手順を忘れるので、メモしておく。

↑

Excelで計算する †

（あとで）

↑

Rで計算する †

↑

CSVファイルを読み込む †

まず、作業ディレクトリの変更が必要なら、作業ディレクトリの変更

> setwd("ディレクトリ指定")

CSVファイルの読み込みは、

> x0 <- read.csv("全体検討.csv")

で読み込む。ファイルからデータを読み込む、　Rメモ：read.csv/write.csvで読み込んだり書き出したりするときの注意点

この時の元データは、ExcelからCSV形式で書き出したもの。

デフォルトで１行目をタイトル行（列タイトルの指定）と見なすが、漢字もOK。 但し、漢字を含む場合は、Linux上のRを使うのであれば、CSVファイル上でUTF-8に 変換しておくのがよい。（でないと後で引っかかる）

行番号（行タイトル）は、今回は指定しないで上から順に打たせる。行タイトルを 含む欄を指定したい場合は、row.names="列名"かrow.names=列番号を指定する。Rメモ：read.csv/write.csvで読み込んだり書き出したりするときの注意点

列名の変更は、行列に対してもデータフレームに対しても、

> colnames(dat) <- c("A","B","C","D")

のような形で良いらしい。行列やデータフレームの列名・変数名の変更

↑

データフレームに変換する †

> x1 <- as.data.frame(x0)

で変換する。データ型とデータ構造

念のため、x1の内容を確認しておくこと。

↑

標準化 †

要は、「各列が変量となっているデータ行列 x の各変量の単位が異なる場合に，各変量を平均が 0 ，分散が 1 になるように変換すること．規準化または標準化という．」ということ。

で、やり方は、

> x2 <- scale(x1)
↑

回帰分析 lm †

あとは、回帰分析の関数lmに食わせればよいだけ。

> x3 <- lm(目的変数~説明変数, data=データフレーム)

重回帰分析（複数の説明変数の線形結合で説明したい）の場合は、説明変数の指定を

> x3 <- lm(目的変数~説明変数１+説明変数２+... , data=データフレーム)

のように書けばよい。R による重回帰分析

↑

どう動くか試してみる　テキストにあるwomenのデータでやってみよう †

まず、womenのデータ自体は、Rを起動すると変数womenとして既にあるので、そのまま使ってしまおう。

> women
   height weight
1      58    115
2      59    117
3      60    120
4      61    123
5      62    126
6      63    129
7      64    132
8      65    135
9      66    139
10     67    142
11     68    146
12     69    150
13     70    154
14     71    159
15     72    164

次に標準化する

> w0 <- scale(women)
> w0
          height     weight
 [1,] -1.5652476 -1.4022687
 [2,] -1.3416408 -1.2732255
 [3,] -1.1180340 -1.0796608
 [4,] -0.8944272 -0.8860962
 [5,] -0.6708204 -0.6925315
 [6,] -0.4472136 -0.4989668
 [7,] -0.2236068 -0.3054021
 [8,]  0.0000000 -0.1118374
 [9,]  0.2236068  0.1462489
[10,]  0.4472136  0.3398136
[11,]  0.6708204  0.5978998
[12,]  0.8944272  0.8559861
[13,]  1.1180340  1.1140723
[14,]  1.3416408  1.4366802
[15,]  1.5652476  1.7592880
attr(,"scaled:center")
  height   weight
 65.0000 136.7333
attr(,"scaled:scale")
   height    weight
 4.472136 15.498694

このままlmに食わせると、データフレームでない、というエラーが出るので、データフレームに変換する。

> w1 <- scale(w0)
> w1
       height     weight
1  -1.5652476 -1.4022687
2  -1.3416408 -1.2732255
3  -1.1180340 -1.0796608
4  -0.8944272 -0.8860962
5  -0.6708204 -0.6925315
6  -0.4472136 -0.4989668
7  -0.2236068 -0.3054021
8   0.0000000 -0.1118374
9   0.2236068  0.1462489
10  0.4472136  0.3398136
11  0.6708204  0.5978998
12  0.8944272  0.8559861
13  1.1180340  1.1140723
14  1.3416408  1.4366802
15  1.5652476  1.7592880

これで、lmに食わせると、

> w2 <- lm(weight~height, data=w1)
> w2

Call:
lm(formula = weight ~ height, data = w1)

Coefficients:
(Intercept)       height
  8.597e-16    9.955e-01

更に、summaryを出力すると

> summary(w2)

Call:
lm(formula = weight ~ height, data = w1)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.11184 -0.07312 -0.02473  0.04785  0.20109

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 8.597e-16  2.541e-02    0.00        1
height      9.955e-01  2.630e-02   37.85 1.09e-14 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0984 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.991,     Adjusted R-squared:  0.9903
F-statistic:  1433 on 1 and 13 DF,  p-value: 1.091e-14

次に、漢字のカラム名が動作するかどうかを確認しておきたい。

> colnames(w0) <- c("身長","体重")

でカラム名を書き換えられるのだが（うまく書き換えられる）、どうも裏に英語のカラム名 が潜んでいそうなので、全面的にデータを作り直してみる。まずこの書き変えたデータ（行列）をcsvファイルに書き出し、それを再度読み込んでみる。

> write.csv(w1, "women-j.csv", quote=TRUE, row.names=TRUE)

> w11 <- read.csv("women-j.csv",header=TRUE, row.names=1)
> w11
         身長       体重
1  -1.5652476 -1.4022687
2  -1.3416408 -1.2732255
3  -1.1180340 -1.0796608
4  -0.8944272 -0.8860962
5  -0.6708204 -0.6925315
6  -0.4472136 -0.4989668
7  -0.2236068 -0.3054021
8   0.0000000 -0.1118374
9   0.2236068  0.1462489
10  0.4472136  0.3398136
11  0.6708204  0.5978998
12  0.8944272  0.8559861
13  1.1180340  1.1140723
14  1.3416408  1.4366802
15  1.5652476  1.7592880

これでよさそうなので、データフレームに変換

> w21 <- as.data.frame(w11)
> w21
         身長       体重
1  -1.5652476 -1.4022687
2  -1.3416408 -1.2732255
3  -1.1180340 -1.0796608
4  -0.8944272 -0.8860962
5  -0.6708204 -0.6925315
6  -0.4472136 -0.4989668
7  -0.2236068 -0.3054021
8   0.0000000 -0.1118374
9   0.2236068  0.1462489
10  0.4472136  0.3398136
11  0.6708204  0.5978998
12  0.8944272  0.8559861
13  1.1180340  1.1140723
14  1.3416408  1.4366802
15  1.5652476  1.7592880

これでlmに食わせる

> w31 <- lm(体重~身長,data=w21)
> w31

Call:
lm(formula = 体重 ~ 身長, data = w21)

Coefficients:
(Intercept)         身長
  1.663e-15    9.955e-01

> summary(w31)

Call:
lm(formula = 体重 ~ 身長, data = w21)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max
-0.11184 -0.07312 -0.02473  0.04785  0.20109

Coefficients:
             Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 1.663e-15  2.541e-02    0.00        1
身長        9.955e-01  2.630e-02   37.85 1.09e-14 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error: 0.0984 on 13 degrees of freedom
Multiple R-squared:  0.991,     Adjusted R-squared:  0.9903
F-statistic:  1433 on 1 and 13 DF,  p-value: 1.091e-14

これで、lmの引数に、漢字のコラム名を直接書いてＯＫらしいことが分かる。

↑

やりたかった重回帰分析 †

いよいよ、目的とする「社会的強み」の各項目と成績（単位数）との重回帰分析をしてみる。

データの読み込みは、csvファイルからとし、UTF-8に変換して置くのを忘れないこと。

> x0 <- read.csv("全体検討.csv")

あとで標準化（scale）するときに、学生番号は具合が悪い（平均が取れない？）ので、覗いてしまう。

x0[,2:(ncol(x0))]

更に、データは部分的に穴があいている（欠落）と具合が悪いらしいので、na.omitで取り除く。その始末はRに任せてしまった。要確認。

na.omit(x0[,2:(ncol(x0))])

その上で、標準化（scale）

> x1 <- scale(na.omit(x0[,2:(ncol(x0))]))

データフレームに変換

> x2 <- as.data.frame(x1)

これで、回帰分析lmを適用する。

> x3 <- lm(単位数 ~ 社会的強み平均（偏差値）+ ... ,data=x2)

ここでエラー。

エラー:  想定外の入力です  in "x3 <- lm(単位数 ~ 社会的強み平均・"

どうも、欄名　「社会的強み平均（偏差値）」　のカッコ　（偏差値）　がいけないらしい。 面倒なので（どうせこの平均との相関はあまりないことが分かっているので）説明変数から外してしまおう、ということで、やってみると今度はＯＫ。

> x3 <- lm(単位数 ~ 意欲_偏差値+ ... ,data=x2)

で、結果が得られた。この先は結果を参照

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Last-modified: 2016-01-11 (月) 13:42:50 (1720d)