5章 Pythonによる多変量解析ロスセクション・パネルデータ
5.1 回帰分析の考え方 最小二乗法
省略
5.2 データの種類 クロスセクション・時系列データ・パネルデータ
省略
5.3 回帰分析(1) 単回帰分析
データ読み込み(26カラム、205レコード)
単回帰分析をstatsmodels
パッケージで行ってみる
5.4 回帰分析(2)ダミー変数と重回帰分析
x_listが5章でいきなり出てくるがこれは4章の113ページに出てくるやつ。
重回帰分析の結果、enginsize,wheerbase,horsepower(馬力のこと)が正の相関を示している
ダミ変数ーを導入した結果カラム数が26から201カラムに増えた
5.5 回帰分析(3) 分析結果の解釈の方法
多重共線性の有無、本の結果とは違ったが各項目とも10は超えていない。