最適な回帰モデルを探す5つのステップ
最適な回帰モデルを探す手順は、以下のとおりです。
STEP1
すべての説明変数を使い、重回帰分析を実行する。
STEP2
説明変数選択規準Ruを計算する（Ruは上田の説明変数選択規準）。
STEP3
tの絶対値の一番小さい説明変数（t値が小さい→影響度が小さい説明変数という意味）を1つ除外して、残った説明変数を用いて重回帰分析を実行し、Ruを求める。
STEP4
最終的に説明変数が1つになるまでSTEP3を繰り返し、その都度Ruを求める。
STEP5
すべての結果のRuを比較し、最大になる説明変数の組み合わせを最適な回帰モデルとする。
では、実際にエクセルを使って求めていきましょう。
STEP1：すべての説明変数を取り込んで回帰分析を行う
すべての説明変数を取り込んで回帰分析を行います。［データ］タブの［データ分析］をクリックし、［分析ツール］の［回帰分析］を実行。2003の場合は、［ツール］から［分析ツール］をクリックし、［回帰分析］を選択します。
4つの説明変数を取り込んだ場合の回帰分析結果です。
STEP2：Ruを求める
出力結果の数値を使って精度の良さを表すRuを求めます。
4つの説明変数の場合の精度（Ru）は、0.674となりました。
4つの説明変数のt値を比べると、絶対値が一番小さい（=影響の一番小さい）要因は「面積」であることがわかります。
自乗の計算をするときは、キーボードひらがなの「へ」にある「^（はっと）」を使って求めます。例）5の2乗は、「=5^2」として25を求めます。
STEP3：tの絶対値の一番小さい説明変数
切片を除いて、4つの説明変数間でtの絶対値を見ます。tの大きいものほど目的変数への影響度が高いので、ここでは一番影響の少ない（=絶対値が一番小さい）|0.62|の「面積」を削除。「接客」「品揃え」「立地」の3つの変数で、再度回帰分析を行います。
※P-値とは、ある変数を取り組むことによる危険率を表し、tとは反対に数値が大きいほど影響度は小さくなります。
