一般化線形モデル generalized linear Models

計量行動分析の計算例
Linear Model for Swimming Data
問題意識
日本人は、一人では出せない力をグルー
プだと発揮できるのではないだろうか?
2012年ロンドンオリンピック、競泳の公式
タイムを用いて分析する
用いるデータ
• 2012年ロンドンオリンピックにおける競泳、メ
ドレーリレーのラップタイムを、各泳者が個人
で出場した個別の100mのタイムと比較する。
• 上位3チーム(アメリカ、オーストラリア、日本)
の男女、24名のタイム
• ただし、日本男子自由形藤井選手は個人競
技に出場していないため、同シーズンの大会
における最高の公式記録で代用する。
個人競技記録との差異のデータ
time
order
0.32
-0.3
-0.48
-0.67
0.21
0.88
-0.51
-0.31
-0.05
-1.15
-1.16
-0.7
0.17
-0.73
-0.5
-0.39
0.43
-0.89
-0.53
-0.53
0.16
-0.5
-0.9
-1.17
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
1
2
3
4
country
U
U
U
U
A
A
A
A
J
J
J
J
U
U
U
U
A
A
A
A
J
J
J
J
sex
M
M
M
M
M
M
M
M
M
M
M
M
F
F
F
F
F
F
F
F
F
F
F
F
start
Y
N
N
N
Y
N
N
N
Y
N
N
N
Y
N
N
N
Y
N
N
N
Y
N
N
N
type
bc
br
bt
fr
bc
br
bt
fr
bc
br
bt
fr
bc
br
bt
fr
bc
br
bt
fr
bc
br
bt
fr
swim.csv
Linear Model
swim <- read.csv("swim.csv")
result <- lm(time ~ country + sex + start, data=swim)
summary(result)
Call:
lm(formula = time ~ country + sex + start, data = swim)
Residuals:
Min
1Q Median
3Q Max
-0.47486 -0.21184 -0.02076 0.09128 1.17347
Coefficients:
Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
(Intercept) -0.4151 0.1536 -2.702 0.014121 *
countryJ -0.5275 0.1808 -2.918 0.008822 **
countryU -0.1662 0.1808 -0.920 0.369283
sexM
0.1217 0.1476 0.824 0.420003
startY
0.7922 0.1704 4.648 0.000175 ***
--Signif. codes: 0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1
全体平均は負で有意(-0.4151)
動作を付けて飛び込みできる効果
第一泳者(背泳)は+0.7922を加え+0.3771
理由はわからない
日本チームは短縮効果が有意に大きい
Residual standard error: 0.3615 on 19 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.6214, Adjusted R-squared: 0.5417
F-statistic: 7.797 on 4 and 19 DF, p-value: 0.000678