線形回帰の導入

Rで学ぶA/Bテスト

Lauryn Burleigh

Data Scientist

回帰

  • A/B設計：チーズ vs ペパロニの食事時間
  • 回帰：食事時間に影響する要因
    • 従属変数：食べ終えるまでの時間
    • 独立変数：楽しさ、空腹、見た目の良さ

y軸にピザを食べる時間、x軸に楽しさを置いた散布図。正の相関。

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回帰直線

  • 回帰直線：y を予測

y軸にピザを食べる時間、x軸に楽しさを置いた散布図。赤い当てはめ直線。

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回帰直線

  • 回帰直線：y を予測
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀：切片

y軸にピザを食べる時間、x軸に楽しさを置いた散布図。赤い当てはめ直線、紫で切片を示す。

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回帰直線

  • 回帰直線：y を予測
  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε
    • β₀：切片
    • β₁：傾き

y軸にピザを食べる時間、x軸に楽しさを置いた散布図。赤い当てはめ直線、紫で切片と傾きを示す。

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回帰直線

  • 回帰直線：y を予測

  • ŷ = β₀ + β₁X₁ + ε

    • β₀：切片
    • β₁：傾き
    • ε：誤差

  • 誤差を減らす

    • 重回帰：独立変数が2つ以上
    • ŷ = β₀ + β₁X₁ + β₂X₂ + ε

y軸にピザを食べる時間、x軸に楽しさを置いた散布図。赤い当てはめ直線、紫で切片・傾き・残差を示す。

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データ予測

yhat <- 5.32 + 0.08*(15)

ggplot(pizza, aes(x = Enjoy, 
                  y = Time)) + 
  geom_point() + 
  geom_hline(yintercept = yhat) + 
  geom_vline(xintercept = 15)

y軸に時間6.5の水平線、x軸に楽しさ15の垂直線を引いた散布図。時間と楽しさは正の相関。

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回帰の留意点

  • 相関は因果を意味しない
  • 妥当な変数を評価
  • データで意思決定・行動へ
  • データ品質

データ分析に関する複数のチャートを見る人物。

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Let's practice!

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