#60 Pythonで始める；重回帰分析、チャレンジ AI×100業務（製造業）
今回は、複数の要因から結果を予測する『重回帰分析』の２回目。重回帰分析は、YとXの関係性を解き明かす手法で統計的予測モデルの代表格と言えます。
■ 前回の投稿；#46 Pythonで始める重回帰分析
今回は、F検定、ANOVAでのGUIの配色やレイアウトに合わせています。
それでは、スタートです。
＊執筆者は以下を参照してください。
使ったツール・準備したこと
Visual Studio Code環境下でのPython
Gemini 2.5 Pro (experimenntal)
やってみたこと｜コード・ステップ紹介
実行した内容の簡単な流れ
Gemini 2.5 Pro (experimenntal)にて以下をプロンプト（趣意）。
-> 前回の解析内容に加え、F検定、ANOVAのGUIに近づけてほしい旨を依頼
以下は、今回で作成したアプリです。
■ 今回
＊分析の結果に関するコメントボタン（要約コメント生成）を加えています。
検定後「要約コメント生成」をクリックすると、この検定結果についてコメントし、有意な変数を表示します。
今後の展開・アイデア
次回取り組みたいこと
・次はランダムフォレスト、XGBoostを改良します。
