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重回帰分析をして仮説検定を行いたいのですが
自分が感心のある現象を被説明変数(Y)とし、それに影響を与えるいくつかの説明変数(X)を考えて時系列データを集め、重回帰分析を使って仮説検定を行う という課題なのですが どのような時系列データを用いて、何をYとしXとして分析すればよいのでしょうか。 また、時系列データを探っても企業の財務データでは過去10年ほどのものしかでてきません。 何についてのデータでもいいので過去20年ほどのデータで分析しなければならないのですが・・・。 どなたかご教授ください。おねがいします
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需要量は、予測ですから、外れます。この夏、電力不足、といいながら、東電は、西に電気を売ってもいい、なんぞ、とんでもないことを言いだす始末。 需要量が、どれだけだったか、過去は分かります。過去の需要量≒消費量。ですから、消費量の方がアヤフヤさが減ります。消費量ならは、毎年のものが統計年鑑などにあるのでは。ただ、消費量の説明変数の大部分は、購買力、すなわち収入(一つの変数)で決まると推定されるので、単回帰分析で十分。メロンやリンゴなども、同様に購買力で決まるなら、重回帰分析が必要かどうか。説明変数を2つ以上選択する工夫をする必要があります。 消費量は、まず、購買力で決まります。金がないと買えません。私が小さい時は、メロンは死ぬときに「欲しい」と言ったら、食べられるかもしれない代物でした。今では、買えます。もうひとつの要因は、・・・、課題なら、これ以上教えるのは、マナー違反なので、ご自身で。 >仮説検定を行う 回帰分析は、予測ですから、「当たるも八卦、当たらぬも八卦」で、根拠が不要。当然、仮説の検定は不要、と考えています。相関分析は、因果関係が必要なので、その一つの要因として、仮説検定が必要でしょう。 これが課題なら、出した方は回帰分析と相関分析の区別ができていない、というのは、私の独り言。
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- kgu-2
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電車は運転したことがありません。重回帰分析と車体に書いた電車があり、動かせと言われました。幸い(?)、行き先の指定はありません。 仮説を教えろというのは、このような状況で行き先を教えろ、というのと似ています。信号も踏切も有ります。信号は、5灯式なんぞもあります。途中に、速度制限など、いろいろな遵守すべき標識も多いです。単線だと向かいから列車がきます。 事故は必然です。私は、乗りません。 免許の無い人が、「今すぐF1カーに乗りたい」という方が分かりやすいかも。
- kgu-2
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「何についてのデータでもいい」なんぞでは、検定はできません。まあ、課題を出す方も出す方、出される方も・・・です。 重回帰分析で、どのような仮説をお考えなのでしょうか。仮説に合わせて、データを収集します。仮説がないのに、データをあつめても役に立たないと想います。それに、回帰分析の場合は、仮説は重要ではなく、必要だとは思えません。 数字だけなら、図書館に例えば日本統計年鑑があります。山ほど数字がありますので、データに出来るかどうかは、質問者次第。数字とデータの違いは、お分かりですよね。
補足
ありがとうございます。申し訳ないのですが、その仮説というのが例えばどんなものがあるのかが見当がつかずに困っており、その仮説の事例というのを教えていただきたいです。
お礼
ありがとうございます。普段から何か考えていないとなかなかでてきませんよね。りんごやメロンなど食料の需要関数について仮説検定をしてみることにしました。
補足
仮説は食料の需要関数を調べてみることにしました。 ですが、それにあたって「需要量」のデータが集まらなくて困っております。 食料だとなんでもいいのですが、そのようなデータが載っているサイトはご存じではございませんか? 農林水産省や統計局のHPをいくら見ても「需要量」のデータだけが載っていなくてこまっております・・・。