【重回帰分析】stepwiseで変数選択

質問

こんにちは、趣味で統計学を学び始めた者です。

少し重回帰分析をかじってみて「おもしろい！」と思ったので、試しに自分でモデルを作り関連データを集めてエクセルでやってみました。
stepwiseで変数を落としていく方法をとるに当たり、とある疑問にぶつかったので、お詳しい方に質問をさせて頂きたく投稿しました。

【質問】
(1)stepwiseによる作業を経て完成した最終モデルは、他の国にも適用して良いのでしょうか？それとも、他の国の分析をする場合は再度初期モデルを用いて回帰分析を行ってstepwiseで変数選択を行う作業が必要なのでしょうか？
(2)クロスバリデーション法って結局なんなんでしょうか。。。（撃沈）

【質問詳細】
対象国はヨーロッパのA国。
初期モデルはY=X1+X2+X3+X4+X5+X6+X7という形です。
（YはA国のGDP、X1～X7はA国のなんらかの数値です）
stepwiseによる変数選択を経て、最終モデルはY=X1+X3+X6+X7となりました。

私のもくろみは、「Yに対してX3はpositiveな影響がある」と主張すること。
最終モデルの説明変数にはX3が含まれており、運良く係数の符号も正でしたので、ひとまず満足です。

ここからが悩みどころです。
このモデルをヨーロッパ上の他の国にも適応して、
「ヨーロッパではすべからく同様のことが言える」と言いたいのですが、
ここで他の国の分析をしていくに当たり、いちいち毎回初期モデルから回帰分析を行うべきなのでしょうか、それとも他の国にはもう最終モデルだけ当てはめて分析すればいいのでしょうか？

というのも、すべての国に対していちいち初期モデルからやってもいいのですが、もし最終モデルだけ当てはめる方法でもいいなら、時間の短縮になると思ったのです。
本を漁ってみましたが初心者の私には専門用語ばかりで理解できず、ネットを漁ってみましたが私の理解力では煙に巻いたような説明ばかりです。

どうやら「クロスバリデーション法」というものを使えば、（私は初心者なので一般的な専門用語を使わずに言いますと）一度A国を分析する過程で完成した最終モデルを、そのまま他の対象国にも当てはめてOKらしいという記事をネットで見ましたが、、、このような理解で良いのでしょうか？それとも。。。何なんでしょうか。。。（撃沈）

専門的なことはまったくわからぬ初心者ですが、アホにも分かるように教えていただけると大変嬉しいです。よろしくおねがいします。

回答No.2

DCI4

引き続き生産的な解答をお待ちします

☆回答　補足

前回　説明がのみこめてないようですね　再度説明します

生産的な解答として

やめたほうがよろしい
その手法では解はえられない

違う方法を考えるべきという意味ですよ

理由　ARMAモデルなどを当てはめ　係数を求めて　効力のあるのは

変動する信号システムが線形の場合だ
システムが微分方程式で表現出来る場合だ
信号が正弦波の合成　すなわちフェーリエ変換で表現出来る場合だ

よってわのわからん経済変動（非線形システム　人間の損得で決まる信号）
に採用しても何もでないと考えるからである

すなわち　音楽信号で言えば
音楽の旋律は予測不能
あくまで（フェーリエ変換の考えを基に）欠落したデーターの補間フィルターとしてのみ予測可能

音楽の旋律は音楽を知っている人（音楽関係者）に予測させることが出来るが
ARMAモデルなどでは予測は出来ないということである
確率数学は意味をなさないわけ

経済信号は　音楽信号と同じで　人間が意図して創作発生させたものが多い
同じなのは人間が意図して創作することであり音楽信号と共通

電気信号　ランダムシグナル　物理の波など　とは違うと言うことである
もちろん人間も　平常時　集団が同じ心理状態では
電気信号　ランダムシグナル　物理の波などに近い
動作をする場合も　ときおり　あるよ　と言うことだ　

以上が　私の結論説明

回答No.1

DCI4

最終モデルは、他の国にも適用して良いのでしょうか？
他の国の分析をしていくに当たり、いちいち毎回初期モデルから回帰分析を行うべきなのでしょうか

★回答

統計学による分析　目安でしかないよ
あなたの目論見は水泡に帰す

※注意・・・・・ただし・・・・・・・・・・・私は経済学専攻ではない　その分野の語句はしらん

ウキペデアにもある

http://en.wikipedia.org/wiki/Autoregressive%E2%80%93moving-average_model

http://ja.wikipedia.org/wiki/%E8%87%AA%E5%B7%B1%E5%9B%9E%E5%B8%B0%E7%A7%BB%E5%8B%95%E5%B9%B3%E5%9D%87%E3%83%A2%E3%83%87%E3%83%AB

自己回帰移動平均モデル（じこかいきいどうへいきんモデル、英: Autoregressive moving average model、ARMAモデル）

MA

AR

Z＝e^iω　　；i は虚数　とすれば

ARMAモデル＝ARモデル×MAモデル（伝達関数のカケザン）

これらはみな　電気工学　制御工学　通信工学で言うところの
ざっくり処理過程だけに注目すれば・・・・・・・
IIRフィルター　FIRフィルターでしかない
たとえばそんなもんで　バッハの音楽の再生をしているときに
つぎの旋律は予想できない

経済変動も同じこと

※IIRフィルター　FIRフィルター　はあなたのパソコンの中にごろごろある一般的なもの
係数をいくらいじくったって　モデルを組み合わせたって　　同じこと

お礼

DCY4さん、コメントありがとうございます。
経済変動をバッハの旋律に例えるのは素敵ですね。

音のメロディにどんな意味が込められているのか（または何の意味も無いのか）は作曲者本人にしか分からないかもしれません。なので、私はそれを想像して楽しむことが好きです。

経済も同様、その意味も法則性も、もし存在するならば神のみぞ知ることなのでしょう。
だからこそ、私はそれを想像して楽しみたいのです:)

付き合っていただきありがとうございます、
引き続き生産的な解答をお待ちします。