6.2 群集性状評価モデル結果
6.2.3 対向割合評価モデル 対向割合 目的変量：対向割合 説明変量：べき指数，充填率，遷移パターン 1
a = b1 P + b2 f + b3 C 1 + b0
○渋谷モデル 重回帰分析の結果以下の回帰式が得られた．
a =- 5.773P + 2.743C 1 + 5.634
表 6.2.10 重回帰分析結果[1] （渋谷 - 対向割合） 相関行列 up べき級数T80 充填率T90 pattern1 回帰分析概要 重相関 R 重決定 R2 補正 R2 標準誤差 観測数
up 1 -0.298 0.235 0.470
べき級数T80
充填率T90
pattern1
1 0.725 0.540
1 0.888
1
0.807 0.651 0.389 0.118 8
分散分析表 回帰 残差 合計
自由度 3 4 7
変動 0.104 0.056 0.160
分散 0.035 0.014
係数 5.812 -5.943 0.226 2.601
標準誤差 3.477 3.363 2.832 2.089
t 1.672 -1.767 0.080 1.245
観測された分散比 2.488
有意 F 0.200
回帰係数 切片 べき級数T80 充填率T90 pattern1
P-値 0.170 0.152 0.940 0.281
決定係数 0.651，自由度調整済み決定係数 0.389 であり，精度の高い回帰式とはいいが たい．また，有意 F 値が 0.200 であり，有意水準 0.05 での検定の結果，この回帰式は有意 ではない． P 値をみると，充填率の値が 0.940 と高いため除外して再度重回帰分析を行ってみる． （べき指数：閾値 110 で相関係数が最も高い値を示すが，欠損値があるため閾値 80 の値 を選択した）
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