第23回R勉強会＠東京（#TokyoR)の資料

1. 第23回R勉強会＠東京(#TokyoR)
あるおっさんが記録し続けた
データを使えば人生一発逆転か？
@teramonagi

2. 謎の変数Xを毎
日毎日コツコツ
と記録したら

3. とんでもない法
則を見つけてし
まった？

4. そんなお話

5. 使う分析手法
||
回帰分析

6. まず復習

7. 回帰分析って何？
• 変数間の関係を定量的に分析
する代表的な分析手法
• ここでは２つの変数の関係を一
次関数で表現
• Rではlm関数を使って（単）回帰
分析することができる

8. Carsデータ
• 1920 年代の車
の速度speed
と停止に要す
る距離dist

9. 回帰式
•speed ＝
α＋β×dist＋誤差
–α：切片（intercept）
–β：回帰係数(cars$dist)

10. 回帰（Rで実行）

11. t値（Value）
t値＝回帰係数/標準誤差
• （絶対値が）大きいほどよい！
• 目安は絶対値が２以上
• 回帰係数に意味がある・予測
に意味がある

12. 図示してみると…
plot(cars$dist,cars$speed)
abline(lm(cars$speed~cars$dist))

13. 株価予測？
• 日経平均に対して回帰分析を適用
• うまくいけば…
• 日経平均（1日ラグ）＝
α＋β×X＋誤差
–α：切片（intercept）
–β：回帰係数(data.ｘ)

14. 日経平均取得のおまじない
• 超簡単
>library(RFinanceYJ)
>quoteStockXtsData("998407.O")
開発者

15. 謎の変数X導入

16. とりあえずPlot
・日経平均（左軸）
10000
79
・謎の変数X（右軸）
78
9500
77
76
9000
75
8500
03/27 04/04 04/12 04/20 04/28 05/06 05/14 05/22
data.dates

17. 回帰結果（謎の変数X）

18. t値の絶対値が
2以上！！！

19. ｷﾀ━ (ﾟ∀ﾟ) ━!!!

20. これ使えば
人生一発逆転
や！

21. 謎の変数Xの
正体を教えよう

22. 体重です

23. え？

24. 俺の体重です

25. ダイエット中の
俺の体重です

26. 大切な事なので
三回言いました

27. 俺の体重推移

28. 回帰式
•日経平均 （1日ラグ）＝
α＋β×俺の体重＋誤差
–α：切片（intercept）
–β：回帰係数(data.x)

29. この回帰…
意味あるの？

30. ないです（キリッ

31. Why?

32. 詳しくは・・・
第12回R勉強会＠東京(#TokyoR)の資料で！