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回帰分析とは
読み方：かいきぶんせき
ひとことで言うと：説明変数と目的変数の関係を式で表し、数値の説明や予測に使う分析手法。
意味をわかりやすく解説
回帰分析は、説明変数と目的変数の関係を数式で表し、目的変数の説明や予測に使う統計手法です。単回帰では一つの説明変数から直線 y=ax+b などを当てはめます。
観測値と回帰式による予測値の差を残差といい、回帰式の当てはまりを評価するときに利用します。相関があっても因果関係を自動的に意味するわけではありません。
具体例
広告費xと売上yの実績から y=2.5x+100 の回帰式を求め、広告費が20のときの売上を予測します。
似た用語との違い
相関分析
相関分析は二変数の関係の強さや向きを測ります。回帰分析は説明変数から目的変数を予測・説明する式を作ります。
分類
回帰は連続的な数値を予測するのが代表例です。分類はカテゴリを予測します。
覚え方
回帰＝関係を式にして予測。相関＝関係の強さを数値化、と分けます。
基本情報技術者試験の試験ポイント
説明変数・目的変数、回帰式、残差の意味を理解し、単回帰式から予測値を計算できるようにします。
CHECK QUESTION
回帰式 y=3x+10 が得られたとき、x=5での予測値yはいくつですか。
答えを見る
25です。3×5+10=25となります。
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