4講：R言語で重回帰分析をするには？

2022.05.10

　しまうまのRでデータ分析入門【全6講】では、統計解析用のプログラミング言語Rで重回帰分析を行い、R MarkdownでPDF化するまでを解説します。

　4講の内容は「重回帰分析をする」です。次の２段階で解説します。

第一段階：重回帰分析をする

第二段階：重回帰分析の結果を出力する

要点

（１）重回帰分析をする

　次のようなコードで重回帰分析ができます。

lm(y ~ x1 + x2, data=data1)

　詳細はsummaryで確認できます。

reg1 <- lm(y ~ x1 + x2, data=data1)
summary(reg1)

（２）重回帰分析の結果を出力する

　stargazerを用いると綺麗な結果表を出力できます。

stargazer(reg1, title = "Table1",out="reg1.html")

　

第一段階：重回帰分析をする

（０）準備

　重回帰分析するデータを準備します。パッケージwooldridgeにあるデータセット savingを使います。

#wooldridgeのインストール。初回インストール時のみ
install.packages(wooldridge)
　
#データセットのパッケージwooldridgeを呼び出す
library(wooldridge)
　
#所得に関するデータセット
wage2

（１）重回帰モデルを作る

　データセットwage2には

・wage：月収（ドル）

・educ：教育年数

・IQ：知能指数

・black：黒人なら1、その他なら0というダミー変数

が入っています。そこで次のような重回帰モデルを考えたとしましょう。

$$(wage)$$

$$=\beta_0 +\beta_1 (educ) + \beta_2 (IQ) +\beta_3 (black)+U $$

（２）重回帰分析をする　lm関数

　上の重回帰分析は次のコードで実行できます。非常に簡単です。↓

lm(wage ~ educ  + IQ  + black, data=wage2)

　次の結果が表示されます。↓

　つまり、次の回帰式が計算されたことになります。

$$(wage)$$

$$=4.137 +42.639 (educ) + 3.920 (IQ) -136.192 (black)+U $$

（３）詳細を見る　summary関数

　summaryを使うことでより詳細な結果を見ることができます。

#回帰分析をしてreg1と名前をつける
reg1 <- lm(wage ~ educ   + IQ  + black, data=wage2)

#modelの詳細をみる
summary(reg1)

　これを実行すると、次の結果が出力されます。↓

　　

第二段階：重回帰分析の結果を出力する

（1）stargazerのインストール

　綺麗な出力ができるパッケージstargazerをインストールしてください。

#stargazerのインストール。初回インストール時のみ
install.packages(stargazer)

（２）stargazerの呼び出し

　綺麗な出力ができるパッケージstargazerを呼び出してください。

#表の出力に便利なパッケージstargazerを呼び出す
library(stargazer)

（３）stargazerによる回帰分析の結果の出力

　reg1の結果は、次のコードにてhtmlファイルで出力できます。

stargazer(reg1, title = "Table1",out="reg1.html")

　そして、今使っている作業ディレクトリを見ると、次の「reg1.html」があります。それを開くと次の結果表が出力されています。

　もし作業しているディレクトリがわからなくなったら、次のコードを実行することで場所がわかります。↓

#ディレクトリの確認
getwd()

　これを実行すると、例えば次が出力されます。これは「デスクトップ（Desktop）」にある「Hello_R」というファイルが作業ディレクトリであることを意味します。↓

> getwd()
[1] "/Users/（ユーザー名）/Desktop/Hello_R"

（４）複数の回帰分析結果を表示する

　複数の回帰分析結果を載せることもできます。reg2からreg4までを作り、それを表にまとめます。

reg2 <- lm(wage ~ educ, data=wage2)
reg3 <- lm(wage ~ educ   + IQ, data=wage2)
reg4 <- lm(wage ~ educ   + IQ + black, data=wage2)


stargazer(reg2, reg3, reg4, title = "Table2",out="reg123.html", omit.stat = c("rsq", "f", "ser"))
#omit.stat ~で、決定係数、F統計量、残差の標準偏差を除いた

　これで次の表が出力できます。↓

付録：Rを勉強できるサイト

・しまうま総研「R入門」：初心者がRをインストールして重回帰分析するまで解説します。

・しまうま総研「Rコード集」：Rのコードについて解説します。

・矢内勇生「RとRStudioのインストール方法の解説」：Rのインストール方法が詳しく書いてあります。

・森知晴「卒業論文のためのR入門」：昔のしまうまがお世話になったサイトです。コンセプトも似ていて、内容も参考にしました。「Rでデータ分析入門」では扱っていない内容も多く含みます。

・北川梨津「西山 他『計量経済学』のためのR」：有斐閣の分厚い計量経済学の本の実証例を再現するためのコードが書かれているサイトです。

・土井翔平「Rで計量政治学入門」：データの操作、可視化、収集について詳しく書かれたサイトです。