いろんな意味で終わったよw、とかそういうオチではなく、無事に終わりました。いやー、よかたよかた。Twinsでの成績はまだ出ませんが、プレゼンの途中で先生に「A++」と言われたので成績はAくるでしょ。先生に握手求められちゃったぜ。一学期はこれだけで僕…

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…

書き方は簡単。 pairs(cbind(log.mid.price,mid.displacement,mhw,mid.mpg))

データ解析をするときに、何が一番困るってデータハンドリングだと思う*1。欠損があったときにどう処理しようかとか、行を追加したとか、そういうときの細々したところがさくさくできると、本題の解析に時間をかけるようになれていいかなと思ったので、書い…

いろいろな方法があるが、それぞれ見ていくことにする。ここではlog.mid.priceをmhw(mid rangeのhorse.power)とmid rangeのdisplacementで回帰することとする。授業で習ったやり方授業で習ったやり方はこんな感じ。cbindはベクトルを束ねて、行列にするよう…

これでやればいいってわけでもないとは思うけど、一つの例として。データハンドリング 従属変数の正規性 線形回帰モデルの仮定として、従属変数は正規分布をしているという仮定を置いているので、従属変数が正規分布に従っているかを見てみる必要性がある。…