教科書の練習問題をもう1問やってみることにしました。
「大手メーカーの株価収益率（被説明変数）とTOPIXの変化率（説明変数）のデータから
回帰モデルを推定せよ」
（１）データ読み込み
> shueki<-c(-5.2,-2.3,0.5,4.1,-5.8,-2.7,3.8,-6.8,-2.5,1.9,2.5,3.1,-3.4,-2.4,1.5,2.7,5.1)
> topix<-c(-3.5,-1.1,0.6,2.7,-3.3,-1.5,2.4,-4.6,-1.6,1.2,1.9,2.4,-2.2,-1.4,1.3,1.9,3.4)
> mydata94<-data.frame(shueki,topix)
> mydata94
shueki topix
1 -5.2 -3.5
2 -2.3 -1.1
3 0.5 0.6
4 4.1 2.7
5 -5.8 -3.3
6 -2.7 -1.5
7 3.8 2.4
8 -6.8 -4.6
9 -2.5 -1.6
10 1.9 1.2
11 2.5 1.9
12 3.1 2.4
13 -3.4 -2.2
14 -2.4 -1.4
15 1.5 1.3
16 2.7 1.9
17 5.1 3.4
（２）データ間の関係を見るため、相関行列を求める
> cor(mydata94)
shueki topix
shueki 1.0000000 0.9969249
topix 0.9969249 1.0000000
（３）線形関係を見るため、対散布図を描画する
> pairs(mydata94)
（４）回帰分析
> lm.shueki=lm(mydata94$shueki~mydata94$topix)
> summary(lm.shueki)
Call:
lm(formula = mydata94$shueki ~ mydata94$topix)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.56719 -0.20035 0.03701 0.22227 0.40676
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.22201 0.07407 -2.997 0.00902 **
mydata94$topix 1.51842 0.03082 49.271 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.3052 on 15 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9939, Adjusted R-squared: 0.9934
F-statistic: 2428 on 1 and 15 DF, p-value: < 2.2e-16
回帰モデル推定：株価収益率＝－0.22201＋1.51842*TOPIX変化率
一応、教科書の回答とは一致しています。
ただ、簡単すぎて、回答がない問題の結果はまだ自分を信じられないかも（笑）
「大手メーカーの株価収益率（被説明変数）とTOPIXの変化率（説明変数）のデータから
回帰モデルを推定せよ」
（１）データ読み込み
> shueki<-c(-5.2,-2.3,0.5,4.1,-5.8,-2.7,3.8,-6.8,-2.5,1.9,2.5,3.1,-3.4,-2.4,1.5,2.7,5.1)
> topix<-c(-3.5,-1.1,0.6,2.7,-3.3,-1.5,2.4,-4.6,-1.6,1.2,1.9,2.4,-2.2,-1.4,1.3,1.9,3.4)
> mydata94<-data.frame(shueki,topix)
> mydata94
shueki topix
1 -5.2 -3.5
2 -2.3 -1.1
3 0.5 0.6
4 4.1 2.7
5 -5.8 -3.3
6 -2.7 -1.5
7 3.8 2.4
8 -6.8 -4.6
9 -2.5 -1.6
10 1.9 1.2
11 2.5 1.9
12 3.1 2.4
13 -3.4 -2.2
14 -2.4 -1.4
15 1.5 1.3
16 2.7 1.9
17 5.1 3.4
（２）データ間の関係を見るため、相関行列を求める
> cor(mydata94)
shueki topix
shueki 1.0000000 0.9969249
topix 0.9969249 1.0000000
（３）線形関係を見るため、対散布図を描画する
> pairs(mydata94)
（４）回帰分析
> lm.shueki=lm(mydata94$shueki~mydata94$topix)
> summary(lm.shueki)
Call:
lm(formula = mydata94$shueki ~ mydata94$topix)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.56719 -0.20035 0.03701 0.22227 0.40676
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.22201 0.07407 -2.997 0.00902 **
mydata94$topix 1.51842 0.03082 49.271 < 2e-16 ***
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.3052 on 15 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9939, Adjusted R-squared: 0.9934
F-statistic: 2428 on 1 and 15 DF, p-value: < 2.2e-16
回帰モデル推定：株価収益率＝－0.22201＋1.51842*TOPIX変化率
一応、教科書の回答とは一致しています。
ただ、簡単すぎて、回答がない問題の結果はまだ自分を信じられないかも（笑）