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title: "統計データ解析I"
subtitle: "第13講 練習問題"
date: "`r Sys.time()`"
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## 準備

以下で利用する共通パッケージを読み込む．

```{r}
library(conflicted)  # 関数名の衝突を警告
conflicts_prefer(    # 優先的に使う関数を指定
    dplyr::filter(),
    dplyr::select(),
    dplyr::lag(),
    )
library(tidyverse)
#' 日本語を用いるので macOS ではフォントの設定を行う
if(Sys.info()["sysname"] == "Darwin") { # macOS か調べて日本語フォントを指定
    theme_update(text = element_text(family = "HiraginoSans-W4"))
    update_geom_defaults("text", list(family = theme_get()$text$family))
    update_geom_defaults("label", list(family = theme_get()$text$family))}
```

## 回帰分析の確率シミュレーション

### 問題

回帰分析におけるモデルの推定量の精度に関する
  確率シミュレーションを考えなさい．

## 回帰モデルの点推定

### 問題

東京の気象データを用いて，
必要であれば適当な期間を抽出し，
日射量から気温を説明する回帰モデルを構成しなさい．

## 回帰モデルの区間推定

### 問題

前問で作成した回帰モデルについて区間推定を行いなさい．

## 回帰モデルの係数の検定

### 問題

前問で作成した回帰モデルについて係数の検定を行いなさい．

## 決定係数による回帰モデルの検討

### 問題

前問で作成した回帰モデルについて
決定係数を確認しなさい．
また，説明変数として降水量を用いた回帰モデルについて
検討しなさい．
