「分かりそう」で「分からない」でも「分かった」気になれるIT用語辞典

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「回帰分析」という用語が出てきたので、ついでに取り上げておきます。

順番に見ていきましょう。
まずは予備知識として「回帰分析」と「説明変数」について簡単に説明します。
「そんなの説明されなくても知ってるよ！」な人は適当に読み飛ばしてください。

回帰分析は「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。



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。

説明変数は「回帰分析で登場する『原因』に相当するやつ」です。
「独立変数」とも呼ばれます。



あと、ついでなので書いておくと「結果」に相当するやつは「目的変数」や「従属変数」と言います。



以上を踏まえて

説明変数が1つだけ出てくる回帰分析

が「単回帰分析」です。



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。

あと、ついでなので書いておくと

説明変数が複数出てくる回帰分析

は「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、セットで覚えてあげてください。

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。