解析方法

質問

今、研究をやっていて、多変量解析（重回帰分析）をかけたいのですが、説明変数を減らしたいです。
何か方法を教えていただけないでしょうか？

よろしくお願いします。

回答No.1

bigorange9

ＡＩＣとかＢＩＣとかで調べてみてください。

変数をもともと理論仮説によって絞りたいならベクトル自己回帰ではなくて説明変数と従属変数の因果関係を考える方が先です。それが構造モデルなら和分検定で統計的に意味があるかどうかをみる。誘導形モデルならグレンジャーテストやスペクトル解析をする。

お礼

ありがとうございます。
あの、赤池の情報量規準の値って出せるんですけど、そこから何が読み取れるのですか？