犬文系でも分かる数量化Ⅰ類

数量化Ⅰ類とは、

１つの量的変数の変動（値）を、複数の質的変数（多変量データ）によって説明することです。

例：小学生のTV視聴時間(1日平均）を、学年と「塾に通っているか否か」で説明（予測）する

複数の変数に重みを与え、その加重合計によって外的基準を説明する重回帰モデルを求めます。

具体例を上げます。

例えば、小学生のテレビ視聴時間は、学年と塾の有無によって判断できるか？

小学生のTV視聴時間(1日平均）＝

「学年」によって小学生のTV視聴時間(1日平均）に与える影響力＋

「塾に通っているか否か」によって小学生のTV視聴時間(1日平均）に与える影響力

この影響力を調べるのが、数量化Ⅰ類です。実際に分析の流れを見ていきましょう。

これなら犬でも分かるで！

分析データ（牛乳の売上げ本数）

曜日：月・火‥は、１・２‥とカテゴリー数値に置き換えています

分析結果

重回帰モデル

牛乳の売上げ=

「天気」が牛乳の売上げに与える影響力+

「曜日」が牛乳の売上げに与える影響力

「天気」が牛乳の売上げに与える影響力

＝晴れ、曇り、雨

＝-5.9604,22.622991,-40.0533

「曜日」が牛乳の売上げに与える影響力

＝月、火、水、木、金、土、日

＝29.2264405,-61.250340,20.43797901,-71.5929794,12.2347885,76.8955293

まとめ

天気と曜日の情報によって牛乳の売上げを予想できます

天気と曜日の牛乳に与える影響力を知ることで、牛乳の売上げに関係しているのが、

曜日であることが分かります。