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調整済み散布図

R データ解析

調整済み散布図では、まず、一つの説明変数がモデルに入ると仮定する。そして、横軸に新たにモデルに加えたい説明変数と既に入っている説明変数との残差を横軸に、価格とすでにモデルに組み込まれている説明変数との残差を縦軸に取り、散布図を描く。描いた散布図で、相関が見られ、かつ、符号条件にあっているようであれば、その説明変数を新たにモデルに組み込むことができる。

具体的な操作を見ていくことにしよう。下の図は、mhwが説明変数としてモデルに入ると仮定し、そのモデルにmid.displacementを加えられるかどうかを見たものである。


Rのコマンドは以下のようになる。回帰につかうlsfitなどはSeeking for my unique color.などを見てもらいたい。

log.mid.price.residuals<-lsfit(cbind(mhw),log.mid.price)$residuals
mid.displacement.residuals<-lsfit(cbind(mhw),mid.displacement)$residuals
plot(mid.displacement.residuals,log.mid.price.residuals)

多少当てはまりの悪いものもあるが、正の相関が見て取れる。t値も12.13となり
有意であり、符号条件も大丈夫であるようなので、mid.displacementを説明変数として加えられることが分かった。これを加えられなくなるまで、やっていく。