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更新日 2024-04-23
投稿日 2023-07-18
回帰分析の学び直しに厳選記事が無料でお読みいただけます！
「回帰分析」とは、複数あるデータ同士の関連性を明確にするための、統計学に基づく手法です。分析対象である「目的変数（従属変数）」=Yに対し、影響を与える変数を「説明変数（独立変数）」=Xと言います。
1つの説明変数が、目的変数に影響を与える場合を「単回帰分析」と呼び、複数の説明変数が、目的変数に影響を与える場合を「重回帰分析」と呼びます。
計算式で表すと簡単な方程式で、「Y=aX+b」から算出されます。
＊ a=回帰係数 b=切片
これは最も基本的なモデルの線形回帰分析と呼ばれます。
「回帰分析」はビジネスにおいて、より戦略的にデータを適切に有効活用できる方法と言えます。
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