#データセット#
setwd("C:/Documents and Settings/a0084005/デスクトップ/")
data1 <- read.csv("C:/Documents and Settings/a0084005/デスクトップ/data.csv",header=T) #セット
attach(data1)　#変数名で指定できるようにする
data1 <- subset(data1,select=c(母親価値,通園年数,協調性))　#必要なデータに限定

#重回帰分析をreg0に保存#
reg0 <- lm(協調性~ 母親価値 + 通園年数)

#基本統計量（協調性）#
apply(data1,2,mean)	#平均
apply(data1,2,sd)	　　　　　　#不偏分散を基にした標準偏差

ssd <- function(x){			#BeginFnc
	sqrt(1/length(x)*sum((x-mean(x))^2))
}					#EndFnc　　##標準偏差関数を定義(ssd)と命名

apply(data1,2,ssd)	#標本分散を基にした標準偏差
cor(data1)		　　　　　　#相関係数

#回帰分析をreg1・reg3に保存#
reg1 <- lm(通園年数~母親価値)　#母親価値によって通園年数を予測
reg3 <- lm(協調性~母親価値) #母親価値によって協調性を予測

#標準偏回帰係数#
model1 <- lm(協調性~母親価値+通園年数)
std.est <- function(model){
	sdd <- c(0,sd(model$model[-1]))
	std.est <- coef(model)*sdd/sd(model$model[1])[1]
	print(std.est)
}
std.est(model1)

#分散説明率（決定係数）#
summary(reg0)
summary(reg0)$r.squared			#決定係数だけを取り出す
summary(reg0)$adj.r.squared		#自由度調整済み決定係数だけ取り出す
summary(reg0)$fstatistic	　　　　　　#F値と自由度を取り出す

#VIF(DAAGインストール・読み込み後）#
result <- lm(協調性~母親価値+通園年数)　#従属変数が2つの回帰モデル
vif(result) #VIFチェックの関数

#attach解除#
detach(data1)