実データの解析（その4）
多変量解析・機械学習の実装に便利な言語・ソフトやサンプルスクリプト、解析例を紹介します。
スクリプト(3) Rによる回帰分析
宿題の成績と試験の成績
※The Data And Story LibraryのMidtermsからHomeworkとMd1+Md2を抽出
※抽出後のファイルはこちら（Md1+Md2をExamとした）。
| regdata <- read.csv("midterms.csv", header=TRUE)
#宿題と試験のデータを読み込み reg <- lm(Exam~Homework,data=regdata) #回帰分析 plot(regdata,xlim=c(0,100),ylim=c(0,200)) #散布図を描画 abline(reg,col="red") #回帰直線を追記 |
| summary(reg) #回帰分析の結果を表示 |
Call:
lm(formula = Exam ~ Homework, data = regdata)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-38.826 -12.291 -0.127 12.254
52.415
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 46.0619 14.4609 3.185 0.00226 **
Homework 1.5801
0.1977 7.992 4.09e-11 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001
‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error:
18.3 on 62 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.5074,
Adjusted R-squared: 0.4995
F-statistic: 63.87 on 1 and 62 DF,
p-value: 4.092e-11
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