2 プログラミング問題（10点）

Exercise 2.1 (線形回帰モデル（10点）) ボストンの住宅価格のデータセットについて線形回帰分析を行いたい．以下の設問を進める形で分析を進めよ． この問題では一貫してmedvという変数を目的変数とする． ※学習データと評価データを分けずに分析を進めて良い．

準備として以下のコードを実行してBostonのデータセットをdfというオブジェクト名で保存しておこう．

library(MASS)
df <- MASS::Boston
  1. このデータセットについてその構造や要約統計量を概要を述べよ．
  2. 変数間の関係を調べ，結果を述べよ．
  3. medvを目的変数としてAICの意味で最も良いモデルを求めよ．
  4. 4で求めたモデルの推定結果などを確認し，考察を述べよ．

Exercise 2.2 (ロジスティック回帰モデル（10点）) 低出生体重のデータセットについて２値の判別分析を行ないたい．手法はロジスティック回帰を利用すること． 以下の設問を進める形で分析を進めよ． この問題では一貫してlowという変数を目的変数とする．またbwtとidという変数は除外する． ※学習データと評価データを分けずに分析を進めて良い．

準備として以下のコードを実行してlowbwtのデータセットを読み込み，dfというオブジェクト名で保存しておこう．

install.packages("aplore3")
library(aplore3)
data("lowbwt")
df <- lowbwt %>% dplyr::select(-bwt, -id)
  1. このデータセットについてその構造や要約統計量を概要を述べよ．
  2. 変数間の関係を調べ，結果を述べよ．
  3. lowを目的変数としてAICの意味で最も良いモデルを求めよ．
  4. 4で求めたモデルの推定結果などを確認し，考察を述べよ．