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R｜階層線形モデルで渋谷区の賃貸価格を予想する｜hanaori
以前の重回帰による賃貸価格の予測では、『最寄り駅ごとに賃貸価格の母集団分布（例えば各説明変数の母... 以前の重回帰による賃貸価格の予測では、『最寄り駅ごとに賃貸価格の母集団分布（例えば各説明変数の母回帰係数）が異なりそう』という仮説を立て、１駅ずつ重回帰モデルを推定していきました。 ただ、駅が変わるとモデルの作り直しをしたりですんごいめんどくさい。 今回はそうした「最寄り駅」ごとに階層構造になっているデータに対する分析手法として知られている「階層線形モデル」を試してそうしたお悩みの解消を試みたいと思います( ˆoˆ ) ■ 今回やりたいこと・ 階層線形モデルを用いて賃料の予測をする（回帰問題に取り組む） ・ 予測の評価指数として各駅の決定係数 0.8 以上を目指す ■ 階層線形モデルとは切片や傾きが各グループ（今回であれば各駅）ごとに正規分布に従って得られると仮定してモデルを推定します。 ランダム切片モデル ・ 各グループごとに切片が異なる（正規分布に従って得られるとする。） ・ 傾きは同
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