重回帰分析における説明変数の選択
重回帰分析で、説明変数はどういう観点から選択すべきですか。
重回帰分析において、適切な説明変数を選択することは重要な課題です。以下は、説明変数を選択するための一般的な観点です。
相関関係：説明変数と目的変数の相関関係を調べます。相関係数が高い説明変数は、目的変数に対して強い影響を与える可能性があります。
多重共線性：説明変数同士の相関関係も重要です。高い相関がある説明変数を同時にモデルに含めると、予測の精度が低下することがあります。多重共線性を避けるために、相関が高い説明変数の中から1つを選択するか、因子分析などの手法を用いて、説明変数を統合することができます。
事前知識：分析の目的や背景に基づいて、特定の説明変数を選択することがあります。例えば、売上予測のモデルを作成する場合、広告費や季節性などの要因が重要であると予想されるため、それらの説明変数を選択することができます。
データの利用可能性：説明変数のデータが利用可能であることが必要です。また、データの欠損や異常値がある場合は、適切に処理する必要があります。
以上の観点を総合的に考慮して、適切な説明変数を選択することが重回帰分析において重要です。
他にはどのような観点がありますか。
以下に、重回帰分析において説明変数を選択するための追加的な観点をいくつか挙げます。
モデルの複雑さ：説明変数を増やすことで、モデルの複雑さが増すため、必要な説明変数を選択することが重要です。過剰適合を避けるために、適切な数の説明変数を選択する必要があります。
因果関係の認識：説明変数が目的変数に直接的な影響を与えるかどうかを理解することが重要です。因果関係のない説明変数をモデルに含めると、予測の精度が低下することがあります。
外れ値の影響：外れ値がある場合、その外れ値によって結果が歪められる可能性があります。外れ値を含む説明変数は、適切に処理する必要があります。
モデルの適用範囲：モデルを適用する目的や範囲によって、必要な説明変数が異なる場合があります。例えば、製品価格を予測するモデルでは、製品の品質、需要、競合製品の価格などが重要な説明変数になることがあります。
これらの観点を考慮して、適切な説明変数を選択することが重回帰分析において重要です。
以下は私のコメント。
目的変数が「得票増加数」である場合に、「UC有無」、「有権者数」に加え、「ＨＳ有無」と「ＨＣ有無」を説明変数に加えた理由は何でしょうか。これらの変数は、自治体の人口規模に関係していると考えられますが、なぜわざわざ追加したのでしょうか。また、これらの変数は目的変数と直接的な関連性があるとは考えにくいのに、なぜ追加したのでしょうか。
さらに、現実的ではないモデルを想定してそれと比較し、AICとBICの数値に基づいてモデルの妥当性を議論することは適切でしょうか。