t値が大事です。後半(売上予測を重回帰分析で行う手法2)

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t値が大事です。後半(売上予測を重回帰分析で行う手法2)

売上予測

2018/07/13 t値が大事です。後半(売上予測を重回帰分析で行う手法2)

t値は、次の定義になっています。

t値=係数の値÷標準誤差の値

 

標準誤差とは、「係数の値」がとる範囲のことを指します。詳しくは、1シグマ(約68.2%)の変動が起きる範囲です。

例えば、係数の値が、7 で、標準誤差の値が 3 だったとします。 これは、1シグマが「3」ということで

予想される係数は、7 きっかりではなく、7プラスマイナス3 = 4~10 の範囲にあることが 68.2%の確率で起こりうることを意味しています。
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では、t値は、7÷3 で、2.3333・・・となりますね。 2以上になりましたので、統計学的に採用はOK ということになります。

 

これは、真の係数の値が、7プラスマイナス6=1~13の範囲に存在する確率が、95.45%以上あるということを意味しています。

95.45%というのは、コインを100回投げて、表なら表が95回以上出るという意味です(これでは、コインはいかさまですね)。

というわけで、「t値は2以上が望ましい」 となるのです。

ちなみに、もし、係数が7で、t値が70だったとしましょう。この場合は、標準誤差は、7÷70 で、0.1 ということになります。

この場合は、係数は 7プラスマイナス0.1=6.9~7.1の範囲に入る確率が95.45%ということになるので、係数はほとんど、「7」として良いということになります。

売上予測の手法としての、重回帰モデルでは、それぞれの係数のt値は、2~20 くらいがあると望ましいのです。
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私は、立地と高精度/売上予測で「不振店」を根絶します。
有)ソルブ(StoreOpeningRiskBusters) 林原安徳
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