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| mselab:2012:stat:week2 [2012/10/23 11:59] – [実験の流れ] watalu | mselab:2012:stat:week2 [不明な日付] (現在) – 外部編集 (不明な日付) 127.0.0.1 | ||
|---|---|---|---|
| 行 22: | 行 22: | ||
| * 標準化残差 | * 標準化残差 | ||
| * 変数増減法 | * 変数増減法 | ||
| - | - 保険データの回帰分析、に取り組む | + | - 保険データの回帰分析、に取り組む |
| - | - 回帰分析の結果に基づいて、訪問ルールを作る | + | - 回帰係数の推定 |
| - | - 必要に応じて、回帰分析の修正と訪問ルールの再作成を繰り返す | + | - 分散分析によるモデルの有意性の検討や回帰係数の有意性の検討 |
| + | - てこ比や標準化残差などの検討 | ||
| + | - 変数の増減 | ||
| + | - 以上を繰り返す | ||
| + | - 回帰分析の結果に基づいて、訪問する顧客層を絞り込む (訪問ルールの作成) | ||
| + | - 必要に応じて、保険データの回帰分析と訪問ルールの作成を繰り返す | ||
| 行 283: | 行 288: | ||
| * このWikiページのPDFファイル | * このWikiページのPDFファイル | ||
| * ticdata2000.txt | * ticdata2000.txt | ||
| + | * 回帰分析の結果から標準化残差とテコ比の散布図を描くとき、配布資料では残差を標準化するのに、「残差の平方和を残差の自由度で割ったもの」を誤差分散の推定値としますが、Rでは「残差の標本分散」を誤差分散の推定値としています。第5章の例題では、それぞれ「残差平方和/ | ||
| + | * V1は使わないのがおすすめ。番号の順序に意味がなく、各コードごとの頻度を集計させると、次のようになるため。(0237p) < | ||
| + | > table(tic.learn$V1) | ||
| + | 1 | ||
| + | 124 82 249 52 45 119 44 339 278 165 153 111 179 | ||
| + | | ||
| + | | ||
| + | | ||
| + | 71 205 | ||
| + | </ | ||
| + | * 保険商品ごとに難易度が異なります。V86が一番簡単。 | ||
| + | |V|0|1|2|3|4|5|6| | ||
| + | |V75|5426|382|14| | | | | | ||
| + | |V76|5529|173|100|11|8|1| | | ||
| + | |V77|5791|31| | | | | | | ||
| + | |V78|5784|38| | | | | | | ||
| + | |V79|5799|19|4| | | | | | ||
| + | |V80|2666|3017|126|7|3|2|1| | ||
| + | |V81|5819|3| | | | | | | ||
| + | |V82|5789|31|2| | | | | | ||
| + | |V83|5675|111|34|2| | | | | ||
| + | |V84|5777|44|1| | | | | | ||
| === 参考 === | === 参考 === | ||