相続 遺言を発表

決定係数は高ければ高いほどよいとされている。
Ｒ2＝100％はいわば無農薬愛媛みかん搾りたて果汁100％みたいなものだ。 回帰直線が原因と結果の関係を完壁に説明している場合のみ決定係数は100％になる。
完壁に説明する状態とは、すべての点が直線上に乗つかっている状態である。 大きな誤差が出ている本例の場合の決定係数Ｒ2を求めると32％であった。
「32％レベルで信頼してもいいよ」ということである。 32％が意味するところは「サイフの中身で曲数の32％までは予測（説明）できるけど残りの68％は何だかわからないよ」ということなのだ。
曲数を決める要因の3割程度はサイフの中身だが、ほかにも要因がありそれが7割を占めているのだ。 これでは信頼性は高くない。
Ｍさんが4曲歌うという予想も疑わしくなってきた。 そもそも、サイフの中身だけで説明しようとしたのが間違いだったような気がしてきた。

1つだけの原因で意思決定されるはずはないのである。 恋人選びだって就職先だって昼食のメニューだって複数の原因が複合されて「これにしよう！」と決まるのである。
曲数を決定するほかの要因を探してみよう。 Ｍさんに聞いてみよう。
「気分がいいとついつい歌っちゃうんですよね｣。 さあ、重要な手がかりが手に入った。
キーワードは｢気分がいい！」である。 サイフの中身が少ないにもかかわらず曲数が多い日は2月24日と3月の17日である。
2月24日？何かいいことあったかな、そうそうＭさんの女房子供が里帰りした日である。 独身逆戻り大フィーバーした日だったのである。
3月17日は勤務中にパチンコ屋に行って大勝した日である。 この「気分がいい」という原因を回帰分析に加えよう。
先ほどの単回帰は「サイフの中身」という原因だけを取り上げた。 今回は「サイフの中身」に加えて「気分がいい」という2つの原因を利用して回帰を行うのだ。
もう原因は1つではないので「単」ではない。 複数の原因を使って回帰するので重回帰分析という言い方をする。
「重」だけに重々しく出世したのである。 2つ以上の原因で回帰する場合は3つでも4つでも重回帰という。

「気分がいい」を原因に加えることはいいのだが、問題がある。 サイフの中身は○○円と、数値で表すことができた。
気分は数値で表すことができない。 「今日は天気もよくて気分は上々！まさに気分レベル2.8ってとこかな」「ぼくはちょっと便秘気味なので気分レベルは1.4かな」なんて具合に数値で気分を表すことは難しいのである。
ここでダミー変数というテクニックを使う。 ダミーとは「替え玉」である。
「てめぇ、とっくにあの世かと思っていたが生きていやがったのか！」「ふつふつふ、あの時、撃たれたのはおれのダミーさ。 本人はこのとおりピンピンしてるぜ。
さあ、おとなしく署まで来てもらおうか」なんて刑事ドラマに出てくる、あのダミーである。 ダミーはいいのだが、どのようにしてダミー化するのか、すなわち替え玉にするのかが問題である。
気分がいいといっても「まあまあいい」「かなりいい」「どちらかといえばいい」「悪いとはいえないからいい」「なんでもいい」などとさまざまなレベルがあるからやっかいだ。 ダミーを使う時にはもっと簡単にしないと気分がいい気分いいことない数量で表せないことを0,1に置き替えて数値化するダメなのである。
「気分がいい」あるいは「いいことない」の2種類に限定しよう。 いろいろ考えていたのではきりがないから｢いい」か「いいことない」かの2種類だけ1会社経営だって選択と集中の時代なのだ。
ダミー変数だって選択と集中である。 2種類の事象を数字に置き換えるといえば、思い浮かぶのはデジタルである。
ｌか0かのデジタルだ。 「気分がいい＝1」「気分いいことない＝Ｏ」としてみよう。

どちらも数値だから重回帰の式に代入することができる。 1とか0とかをダミー変数と呼ぶのである。
ダミー変数を入れて重回帰した結果、次のような回帰式を導き出すことができ、その決定係数は90％まで高くなった。 9割まで説明できるということだ。
信頼性は十分だといえるだろう。 ちなみにこの回帰の結果、回帰式の切片は1.27、気分に対する係数は6.7、サイフの中身の係数は0．0009である。
曲数＝1.27＋(6.7×気分)＋(0.0009×サイフの中身）式を使って予想してみよう。 条件は次のとおりだ。
今日はめずらしく上司に昼ご飯をおごってもらったので気分は上々である。 つまり気分は1である。
サイフには3000円が入っている。 さて何曲歌うだろうか？式に代入してみよう。
1.27＋6．7×1＋050009×3000＝8予想は8曲だ。 8曲も歌ってしまうのである。
持ち歌増やさなきゃいけない。 ちなみに、気分がよくない場合は予想値は1曲になる。
気分がいい、いいことない、でサイフの中身にかかわらず7曲もの差が出てしまうのだ。 なんという気分屋！いかがであろう。

回帰分析なんてものものしい響きだが、やっていることは大したことない。 パソコンでも簡単にできるのでトライしてみていただきたい。
回帰分析とは、因果関係を見つけ出すための道具。 原因が1つなら単回帰分析、複数であれば重回帰分析｡因果関係がわかれば、いろいろな予測ができる。
統計業界のベジタリアン食べ物の世界にはベジタリアンとノンベジタリアンがいる。 野菜しか食わない人間（ベジタリアン）と、何でも食う人間（ノンベジタリアン）がいるのだ。
ベジタリアンにはよいイメージがあると感じているのは私だけだろうか。 なんとなく「冷静」というイメージがある。
「しつこくない」というイメージもある。 「脂ぎっていない」というイメージもある。
女性からモテるのだ。 それに比べてノンベジタリアンは「肉食」というイメージがある。
肉は脂肪につながる。 脂肪は「中年太り」につながり「コレステロール」「成人病」「おやじ」というふうに連想はどんどん悪くなるのだ。
統計の世界にはベイジアンとノンベイジアンがいる。 ベイジアンはＢの定理の信奉者だ。

では、ノンベイジアンは何者かというと「主観確率の介在を否定し、窓意的に設定される確率の解釈に哲学的な疑義を申し立てる」人たちである。 イヤァ、何を立てるのかと思えば、哲学的なギギなんかを立てちゃうのである。
家を建てたり、目上の人間を立てたりすれば世の中のためになるのだが、ギギを立てちゃうのだ。 この調子でいくとノンベジタリアンは「鶏豚牛肉等の肉類の介在を歓迎し、窓意的に肉が取り除かれる事態に栄養学的な疑義を申し立てる」人たちとでもなるのであろうか。
世紀の大発見！Ｂの定理の誕生秘話Ｂの定理の提唱者はＴというイギリス人である。 彼は牧師と数学者を兼業していた。
牧師と数学者。 Ｂさんには悪いが、正直言って変な組み合わせである。
でも間違いではないのだ｡神に祈りながら数学の問題を解いていたのである。 牧数学師はいかにしてＢの定理を導いたのであろうか。

さて、18世紀後半のとある日曜日のアンニュイな午後、Ｂ牧師は礼拝を終えほっと一息、鰻頭片手に考えた（部分的に私推測)。

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