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重回帰分析では常識をきかせることです
分析ポイント(5)後からデータを無根拠に改変するのはNG 分析者は『このデータが「2」でなく、「3」であったら、残差が縮まり都合がいいのになあ』というような誘惑にかられることがしばしばあります。 しかし、データの改変はご法度です。 データを見直したら計算ミスを見つけたというなら良いのですが、何の根拠もなくデータを変えてはいけません。大きな残差が出てくるのは、正確にやればやるほど仕方がないことです。 むしろ、大きな残差が出てくれるおかげで、私たちは、立地上の新しい発見ができるというものです。その発見の機会をみすみす逃すのはもったいない話ですね。
分析ポイント(6)まずは、常識をきかせること 重回帰分析で出てくる係数のプラス・マイナスに注意することです。たとえば、その説明変数が、売上に寄与するものであるならば(例えば、商圏人口、TGからの視界性評価など)、係数はプラスであるはずです。逆に、売上に制約を与えるものならば、マイナスのはずです。 その典型的なものは、競合店の存在です。競合店があればあるほど、それは自社店舗の売上を抑制するものです。つまり、競合についての説明変数の係数はマイナスになる。そう考えるのが妥当です。 しかし、プラスになってしまうことがたびたび見受けられます。こういう場合は、説明変数に組み込まないことが肝要です。ただし、特殊な手法で納得のいく説明変数が作られる場合もありますので諦めないことです。
23/06/12
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重回帰分析では常識をきかせることです
分析ポイント(5)後からデータを無根拠に改変するのはNG
分析者は『このデータが「2」でなく、「3」であったら、残差が縮まり都合がいいのになあ』というような誘惑にかられることがしばしばあります。
しかし、データの改変はご法度です。
データを見直したら計算ミスを見つけたというなら良いのですが、何の根拠もなくデータを変えてはいけません。大きな残差が出てくるのは、正確にやればやるほど仕方がないことです。
むしろ、大きな残差が出てくれるおかげで、私たちは、立地上の新しい発見ができるというものです。その発見の機会をみすみす逃すのはもったいない話ですね。
分析ポイント(6)まずは、常識をきかせること
重回帰分析で出てくる係数のプラス・マイナスに注意することです。たとえば、その説明変数が、売上に寄与するものであるならば(例えば、商圏人口、TGからの視界性評価など)、係数はプラスであるはずです。逆に、売上に制約を与えるものならば、マイナスのはずです。
その典型的なものは、競合店の存在です。競合店があればあるほど、それは自社店舗の売上を抑制するものです。つまり、競合についての説明変数の係数はマイナスになる。そう考えるのが妥当です。
しかし、プラスになってしまうことがたびたび見受けられます。こういう場合は、説明変数に組み込まないことが肝要です。ただし、特殊な手法で納得のいく説明変数が作られる場合もありますので諦めないことです。