回帰分析とは. 回帰分析とは、「何かを行うこと (説明変数)が何かの結果 (被説明変数)にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を関数の形で明らかにする分析手法です。. 説明変数が1つの単回帰分析に対して2つ以上のものを重回帰分析と呼び、単.. この記事では、回帰分析の基礎知識と、実際の分析方法の流れをわかりやすく解説します。 回帰分析とは. 回帰分析とは、特定の結果に対してどの要因がどのような理由でその結果に至ったのかを分析する、分析手法の一つです。
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回帰分析. 英: regression ）とは、 統計学 において、Y が 連続 値の時にデータに Y = f (X) というモデル (「定量的な関係の構造 [1] 」)を当てはめること。. 別の言い方では、 連続 尺度の 従属変数 （目的変数）Y と 独立変数 （説明変数）X の間にモデルを.. 回帰分析とは. 回帰分析は、原因から結果を予測するときによく使われる分析方法です。. 説明変数が目的変数とどのような定量的な関係があるのかを調べ、それを明らかにしたうえで将来の予測に活用していきます。. 回帰分析は統計学を勉強しないと少し.
