- ベストアンサー
※ ChatGPTを利用し、要約された質問です（原文：回帰分析における回帰係数（α）の意味）
回帰係数（α）の意味と仮説検定について
このQ&Aのポイント
- 回帰係数（α）とは、線形回帰式における定数項のことです。被説明変数に対して、αが０以外の数値をとる場合は、αがその数値の影響を与えていることを意味します。
- 回帰係数（α）についての仮説検定では、帰無仮説（α＝０）と対立仮説（α＞０）を立てます。帰無仮説の場合、Ｙの数値に影響を与えている他の変数が存在することを示します。対立仮説の場合、Ｙの数値に影響を与えている他の変数が存在しないことを示します。
- 回帰係数（α）は線形回帰式の重要な要素であり、被説明変数に対してどの程度影響を与えているかを示す指標です。また、仮説検定を通じて、αが０であるかどうかを検定することで、モデルの妥当性を評価することができます。
- みんなの回答 （1）
- 専門家の回答
質問者が選んだベストアンサー
回帰分析をする場合、XやYというデータを生のまま扱うと、質問のようなことが気になります。 通常は、X'=(X-m1)/σ1,Y'=(Y-m2)/σ2, というように変数変換（mは平均、σは分散の平方根）をして、平均が０で分散が１ となるようにしてから分析します。その場合には、Y'=β'X'となって定数項は発生しません。 で、ご質問のαの意味ですが、XとYの平均値や分散のズレから発生する数値であり、生データで回帰式を作ったときにゼロかどうかを深く考える対象ではありません。
お礼
hopper0024様 早速のご回答ありがとうございます。 参考にさせていただきます。