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重回帰分析をおこなうために、ある目的変数に対して相関分析を行い、相関係数の高い項目をピッアップし、回帰式を作成したいと思っております。
そこで、相関分析を行い、相関係数よりｐ値を算出し、ｐ<0.05のものを説明変数として採用し、重回帰分析を行いました。
すると、重回帰分析の結果補正R2は0.82とよい結果となったのですが、重回帰分析におけるｐ値はほとんどの説明変数にてｐ>0.05となり、有意水準を満たしませんでした。
そこで質問なのですが、この場合、有意な回帰式として採用することができるのでしょうか。
それとも、多重共線性の影響を加味して、説明変数の見直しを行うべきなのでしょうか。
回帰分析の検定で定数項のP値が0.95となってしまう場合どういう意味があるのでしょうか。
また、重回帰分析で自由度調整済決定係数が低い場合は、重回帰分析の結果が意味がないということでしょうか。
また、重回帰分析を行う時に、自動で計算して項目を選出してくれるｽﾃｯﾌﾟﾜｲｽﾞ法にて行うと、補正R2は0.98と高くなりますが、項目数が7項となり、p値も高い値となります。
このような結果はあまりよろしくないでしょうか。
そこで、相関分析を行い、相関係数よりｐ値を算出し、ｐ<0.05のものを説明変数として採用し、重回帰分析を行いました。
すると、重回帰分析の結果補正R2は0.82とよい結果となったのですが、重回帰分析におけるｐ値はほとんどの説明変数にてｐ>0.05となり、有意水準を満たしませんでした。
そこで質問なのですが、この場合、有意な回帰式として採用することができるのでしょうか。
それとも、多重共線性の影響を加味して、説明変数の見直しを行うべきなのでしょうか。
回帰分析の検定で定数項のP値が0.95となってしまう場合どういう意味があるのでしょうか。
また、重回帰分析で自由度調整済決定係数が低い場合は、重回帰分析の結果が意味がないということでしょうか。
また、重回帰分析を行う時に、自動で計算して項目を選出してくれるｽﾃｯﾌﾟﾜｲｽﾞ法にて行うと、補正R2は0.98と高くなりますが、項目数が7項となり、p値も高い値となります。
このような結果はあまりよろしくないでしょうか。
