,j;;;;;j,. ---一､ ｀ ―--‐､_ l;;;;;; ｛;;;;;;ゝ T辷iﾌ i f'辷jァ !i;;;;; 回帰分析なんてExcelで一発…… ヾ;;;ﾊ ﾉ .::!lﾘ;;rﾞ そんなふうに考えていた時期が `Z;i 〈.,_..,. ﾉ;;;;;;;;> 俺にもありました ,;ぇﾊ、 ､_,.ｰ-､_',. ,ｆﾞ: Y;;f ~''戈ヽ ｀二´ r'´:::. `!
松尾先生のこのページとsvnseedsさんのこのページに関してなのですが、非常に興味深い分析だと思います。ただし、少し確認していただきたいことがあります。
回帰分析を学ぶと一番最初に「線形回帰モデルの古典的仮定」というものを習います。非常に重要な仮定なので、少し解説しておきたいと思います（ただし、記述は正確ではないので、正しくはHayashi, F., (2000), Econometrics, Princeton University PressのChapter 1などを参照してください）。
線形回帰モデルの古典的仮定（正確ではない）
誤差項の期待値がゼロである
誤差項間の相関がゼロである
誤差項の分散が均一である
誤差項が正規分布である
これらの仮定を満たす場合が回帰分析の出発点です。回帰分析で何かを論じたいと思った場合には、まずこれらの仮定が成り立っているかどうかを確かめることから始めます。
実際のデータ分析をすると上記の仮定を満たさないことは少なくないので、矢野もよく頭を痛めることが多いのですが、出発点ですのでお時間のあるときにご確認ください。
