回帰分析
かいきぶんせき（データ処理）
意味 変数間の関係性を調べる
回帰分析とは？
回帰分析は、複数の変数間の関係性を定量的に分析する統計手法です。目的変数と説明変数の関係を回帰式としてモデル化し、変数間の因果関係や相関関係を明らかにします。売上予測や価格設定、リスク分析など、ビジネスにおける意思決定に広く活用されています。
回帰分析の具体的な使い方
「過去の販売データに回帰分析を適用し、需要予測モデルを作る。」過去の販売実績データを用いて回帰分析を行い、商品の需要を予測するモデルを構築することを述べた文です。
回帰分析に関するよくある質問
Q.回帰分析と相関分析の違いは？
A.回帰分析は変数間の因果関係を調べ、予測モデルを作成するのに対し、相関分析は変数間の関連性の強さを測定します。回帰分析では説明変数と目的変数の関係を分析しますが、相関分析では変数間の線形関係の強さを相関係数で表します。
Q.回帰分析の種類は？
A.主な回帰分析の種類には以下があります：
1. 単回帰分析：1つの説明変数で目的変数を予測
2. 重回帰分析：複数の説明変数で目的変数を予測
3. ロジスティック回帰：目的変数が2値の場合に使用
4. 多項ロジスティック回帰：目的変数が3つ以上のカテゴリの場合に使用
Q.回帰分析の結果の評価方法は？
A.回帰分析の結果は以下の指標で評価できます：
1. 決定係数（R²）：モデルの説明力を示す
2. p値：係数の統計的有意性を示す
3. 残差プロット：モデルの適合度を視覚的に確認
4. RMSE（平均二乗誤差の平方根）：予測の精度を示す
5. AIC（赤池情報量基準）：モデルの複雑さと適合度のバランスを評価
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