変数の順序を比較する

予測変数の順序は重要になることがあります。とくに予測変数同士が相関している場合は要注意です。相関のある予測変数の順序を入れ替えると、回帰係数の推定値が変わることがあるためです。この問題は多重共線性と呼ばれます。

この演習では、モデルへの入力順序の重要性を比較するために、バス通勤データで2つの重回帰（GLM）を作成します。 まず、CommuteDays と MilesOneWay の相関を確認します。 次に、bus データフレームを使い、Bus を CommuteDays と MilesOneWay で予測するロジスティック回帰を、変数の順序を入れ替えて2つ作成します。

2つのモデルを作成したら、それぞれの summary() を確認して出力を見比べましょう。