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※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：相関分析や回帰分析について）
相関分析や回帰分析についての記述が正しいのかわかりません
このQ&Aのポイント
- 相関分析や回帰分析についての記述が正しいのかわかりません。どこが違うのか理由も教えていただけると幸いです！
- 相関分析や回帰分析では、身長などの特性を説明変数として使用し、平均値への回帰を計算します。また、重回帰分析では修正済み決定係数を使用して、説明変数の増加によるあてはまりの改善を評価します。
- 回帰分析は因果関係を示すものではなく、記述統計の範疇です。経済学者は、第二世代が平均へ回帰することで社会が均質化すると考えています。
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(1)ある特性、例えば、身長についてゴールドンのいう第二世代(子)の平均への回帰が観測される(b<1)のとき説明変数と被説明変数を逆にした回帰計算をしてもいわば、おやの平均への回帰が観測される可能性はない。(親と子の身長には、正の相関があると考えてよい) →相関関係があるなら、逆の回帰もありえるので×。 (2)第二世代(子)が平均へと回帰するのならば、将来は、個人のもつ身長その他、さまざまな諸特性がすべて一様な社会になってしまう。(ある経済学者はそう考えた) →前提条件が正しいのなら、平均化が進むので、○。 (3)重回帰の場合、通常の決定係数を使用すると、説明変数の増加のよるあてはまりのよさの改善を誇張してしまうので、修正済み決定係数(自由度調整済み決定係数)を使用するのが普通である。もいろん、単純回帰については、決定係数と修正済み決定係数は同じものになる。 →単回帰でも誤差項があり、誤差項に相関関係が見出されるのであれば、決定係数と修正済み決定係数は異なるので×。 (4)決定係数は、マイナスになることはないが、修正済み係数はマイナスになりうる。 →誤差項の相関関係しだいでありえるので○。 (5)回帰分析を因果関係と結びつける(説明変数を原因、被説明変数を結果と見る)ことは、記述統計の範囲を逸脱している。 →因果関係を見出すための分析なので、×。 なんか自信ないな～。
お礼
たすかました！！！ありがとうございます！！！！