回帰分析
分析の やり方だよ
因果関係を関数で表現するよ
簡単に書くよ
回帰分析(読:カイキブンセキ 英:regression analysis)とは
例えば「テストの成績と勉強時間の関係性は『【テストの成績】=【勉強時間】×能率』っぽくなるんじゃないかな?」のように、原因と結果の因果関係を関数で表現してみる分析のやり方
です。
詳しく書くよ
別にIT用語というわけでも ないですけどね。
某・資格試験の過去問に出てきたので取り上げておきます。
サクっと一言で説明すると
原因と結果の関係性を関数で表現してみる分析のやり方
が「回帰分析」です。
例えば、そうですね。
ピヨ太君の算数のテスト結果が100点満点中30点でした。
あまり良くない成績です。
ピヨ太ママは「勉強しなさい!」と言いました。
ピヨ太君は10時間くらい勉強しました。
そうしたら、次のテストでは40点取れました。
まだまだ良い点数とは言えませんね。
ピヨ太ママは「もっと勉強しなさい!」と言いました。
ピヨ太君は、今度は20時間くらい勉強しました。
そうしたら、次のテストでは60点取れました。
これを見たピヨ太ママは思いました。
「勉強時間とテストの成績は何か関係がありそうね」と。
何となくですが
テストの成績=勉強時間×能率
っぽい関係性がありそうです。
この話において、ピヨ太ママがやったのが回帰分析です。
原因と結果の関係性を関数で表現してみる分析のやり方
です。
なお、回帰分析で登場する「原因」を「説明変数」や「独立変数」と言います。
「結果」を「目的変数」や「従属変数」と言います。
また、回帰分析で出てくる「原因(説明変数)」は1つの場合と複数の場合があります。
説明変数が1つだけ出てくる回帰分析を「単回帰分析」と言います。
例えば、体重と摂取カロリーの関係性なんかは単回帰分析になりますね。
説明変数が摂取カロリーの1つしか登場しません。
説明変数が複数出てくる回帰分析を「重回帰分析」と言います。
例えば、家賃の分析なんかは重回帰分析になりますね。
家賃は、部屋の広さや駅からの距離、築年数など、複数の要因によって決まります。
説明変数が「部屋の広さ」「駅からの距離」「築年数」など、複数登場します。
気が向いたら、全部まとめて覚えてあげてください。
回帰分析:因果関係を関数で表現してみる分析のやり方
説明変数(独立変数):回帰分析で出てくる「原因」
目的変数(従属変数):回帰分析で出てくる「結果」
単回帰分析:説明変数が1つの回帰分析
重回帰分析:説明変数が複数の回帰分析
です。
一言でまとめるよ
まぁ「回帰分析」って単語が出てきたら「原因と結果の関係性を関数で表現してみる分析のやり方なんだな~」と お考えください。
おまけ
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