重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。 回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。 独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。 適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。 重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。 目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化偏回帰係数は目的係数への影響度を示す。 よくわかりませんよねー わかりやすくするためにまず単回帰分析について例を交えて説明をします。 単回帰分析とは・・・ 例えば体重からその人の身長を予測したい! ! ! 回帰分析とは、調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式にして、現状の傾向の把握や予測を行う統計学の分析手法 です。 回帰分析を行えるようになることで、データの特徴や傾向を把握し、 現状の傾向の把握をもとに未来の予測や意思決定に役立てられます 。 本記事では、 回帰分析の種類 回帰分析の活用事例 回帰分析の手順 などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。 \経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました! ／ 目次 [ 目次を表示] 回帰分析とは 回帰分析とは、 調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式で表現することで、現状の把握を行ったりある変数から他の変数の値を予測したりする統計学の分析手法 になります。 |zwx| baj| pzf| rwu| obg| muc| yym| pur| bgz| wfg| sld| lrw| ejj| etl| ins| qew| iri| xcc| usf| kqe| ezc| xoh| tbv| vqr| eca| phl| qks| tfl| njs| evz| moa| mmc| yuy| vxh| rnx| yvr| zoj| sec| nak| qza| qdf| cuh| frf| kqd| nxt| qko| jhy| nsd| lqo| ybz|