確率変数YをX1、X2、‥XPの間に以下の線形関係を仮定する。 εに関しては、以下の2つの条件を課す。 標準正規分布に従う X1、X2、‥XPと独立 このモデルより、パラメータを最小二乗法によって決定する。 AR(1)の場合、 εを最小化させるようにパラメータfixする…

ステップ： データクレンジング 目的変数、説明変数の設定 ans = glm(faimly = binomial)の実行 summary(ans)で結果の確認 必要に応じてstep()関数でモデル変更、AIC確認 ※確認すべき結果 項目名 コマンド 作業内容 各係数 s.ans$coefficients P値から統計的…