TigerOddsの最終レース日記

CNNのニュースのpodcastをiphoneで聞いているが

最近のトップニュースはリビア問題

２番目は福島原発が定番になっていた。

世界はFukusimaに注目している。

そして苛立っている。

今日は統一地方選挙

どんな結果になるのか注目しよう。

そして桜花賞、娘が夢で見たら１，２，４が良いと言う。

競馬投票と選挙投票

今日は両方投票しよう。

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統計ソフトRの回帰分析の用語を調べてみた。

これから、競馬のデータを回帰分析をいろいろ調べるので

日本語訳を覚えておく。

Call:
lm(formula = jun ~ win + winsd)

Residuals:(残差　被説明変数と回帰予測値との差)
Min 1Q Median 3Q Max
-11.952 -3.116 -0.263 3.027 13.670

Coefficients:（回帰係数）
　　　 Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
　　　　　　 　　　推定値　　標準誤差　ｔ値　ｔ値に対するp値
(Intercept)切片 　 4.97413 0.09105 54.6 <2e-16 ***
win 説明変数　0.49986 0.01097 45.6 <2e-16 ***
winsd 説明変数 -0.05653 0.00459 -12.3 <2e-16 ***
---
Signif. codes:（***が一番有意義） 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1

Residual standard error（残差の標準誤差）: 3.99 on 23037 degrees of freedom
Multiple R-squared（Ｒ２乗）: 0.191,
Adjusted R-squared（自由度調整済みＲ２乗）: 0.191
F-statistic（Ｆ統計量）: 2.72e+03 on 2 and 23037 DF, p-value: <2e-16

ｔ値の絶対値が２以上であれば、有意義。ｔ=2で95%有意義。

Multiple R-squared（Ｒ２乗）は０から１を取り、
１に近いほどモデルとして優秀。

Adjusted R-squared（自由度調整済みＲ２乗）は
データの大きさと説明変数の個数で調整したもの。
１に近いほどモデルとして優秀。

F-statistic（Ｆ統計量）のp値が極めて小さいとモデルに意義がある。

ほとんどちんぷんかんぷんだけど、この２点だけでOKだ。

１）説明変数のSignif. codesが***あるものを重要視する。

２）Multiple R-squared（Ｒ２乗）が１に近ければ優秀なモデルである。

あとはRが勝手に計算してくれるので分からなくても良いのだ。

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