元々 Excel から取得したデータを使用して、R で重回帰を実行しようとしています。lm() 関数を使用して R で回帰を実行しますが、Excel のソルバー アドインの回帰機能を使用して同じ変数セットに対して同じ回帰を実行すると、実質的に異なる結果が得られます。非常に異なる R^ 2つの値、および独立変数の異なる係数。この問題の理由を知っている人はいますか?
ここで手順を明確にします。Excel でデータを作成し、各行がイベント、各列が変数になるように配置します。Excel ファイルのコピーをタブ区切りのテキスト ファイルとして保存します。
frame1<-read.table("Data_file.txt")
x1<-frame1[,2]
x2<-frame1[,3]
x3<-frame1[,4]
x4<-frame1[,5]
x5<-frame1[,6]
x6<-frame1[,7]
x7<-frame1[,8]
x8<-frame1[,9]
y<-frame1[,8]
lm1<-lm(y~x1+x2+x3+x4+x5+x6)
summary(lm1)
as.numeric(x1)すべての x* と y を実行して、R がそれぞれを数値としてインポートしていることを確認しました (TRUE を返します)。
Excel でソルバー アドインを開き、[回帰] を選択し、y と x の範囲を選択して、出力を表示します。R でベクトルを手動で表示して、値が同じであることを確認しました。Excel ファイルの値を丸めて、テキスト ファイルに保存するときや R にインポートするときの丸めが問題にならないことを確認しました。 -それは修正されません。
洞察力のある人なら誰でも大歓迎です。
編集：R出力：
Call:
lm(formula = lnAssdFCexpanded ~ UNRATE + Housing + SP500 + Outstanding +
CPI + GDP + libor12 + ACR)
Residuals:
Min 1Q Median 3Q Max
-0.069644 -0.017137 0.004542 0.014124 0.050276
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) 5.403e-01 2.096e+00 0.258 0.79798
x1 3.509e-03 5.179e-02 0.068 0.94635
x2 -4.282e-03 4.328e-03 -0.989 0.32893
x3 -4.812e-05 2.515e-04 -0.191 0.84930
x4 2.788e-04 3.102e-04 0.899 0.37459
x5 -1.859e-03 7.254e-03 -0.256 0.79917
x6 4.769e-06 1.206e-04 0.040 0.96866
x7 -1.619e-01 1.042e-01 -1.554 0.12871
x8 1.510e-02 5.427e-03 2.783 0.00844 **
---
Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
Residual standard error: 0.02888 on 37 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.324, Adjusted R-squared: 0.1778
F-statistic: 2.217 on 8 and 37 DF, p-value: 0.04849
エクセル出力:
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.6585439
R Square 0.433680069
Adjusted R Square 0.311232516
Standard Error 0.026435745
Observations 46
ANOVA
df SS MS F
Regression 8 0.019801242 0.002475155 3.541761833
Residual 37 0.025857398 0.000698849
Total 45 0.04565864
Coefficients Standard Error t Stat P-value
Intercept -0.540575382 1.95242173 -0.276874291 0.783417585
X Variable 1 0.00497459 0.047237193 0.105310868 0.916697997
X Variable 2 -0.000348463 0.004154182 -0.083882529 0.933602042
X Variable 3 -0.000140051 0.000229284 -0.610818478 0.545054069
X Variable 4 0.000111365 0.000280844 0.396536602 0.693987066
X Variable 5 -0.002129205 0.006640379 -0.3206451 0.750283376
X Variable 6 5.79194E-05 0.000111833 0.51790939 0.607604647
X Variable 7 -0.16469405 0.093923869 -1.753484509 0.087800642
X Variable 8 0.034494338 0.008515322 4.050855618 0.000250969