統計学の「回帰分析」は、2つ以上の変数間の関係をモデル化するための方法です。特に予測や傾向の分析に役立つため、広く使われています。この方法を通じて、どのようにして変数同士の関連を把握するのか、回帰分析の基本について学びましょう。
1. 回帰分析の基本
回帰分析は、ある変数（目的変数）を他の変数（説明変数）を使って予測したり、その関係性を明らかにしたりする手法です。例えば、身長と体重の関係を調べる場合、体重（目的変数）は身長（説明変数）に基づいて予測できます。
2. 単回帰分析と重回帰分析
回帰分析には「単回帰分析」と「重回帰分析」の2種類があります。単回帰分析は、1つの説明変数で目的変数を予測する方法で、例えば「気温が上がるとアイスクリームの売上が増える」というような関係を調べます。一方、重回帰分析は、複数の説明変数を使用して目的変数を予測します。例えば、「気温、湿度、曜日」の3つを用いてアイスクリームの売上を予測することができます。
3. 回帰分析の応用
回帰分析は、ビジネス、医学、社会科学などさまざまな分野で活用されています。例えば、マーケティングでは「広告費と売上」の関係を調べ、効率的な広告予算配分を行うために使われます。また、経済学では「失業率とインフレ率」の関係を分析し、政策決定の参考にされることがあります。
4. 回帰分析の計算方法
回帰分析では、最小二乗法（OLS）などの手法を使用して、データに最も適合する直線や曲線を求めます。これは、観測値と予測値の差の二乗の合計を最小にすることで、最適な回帰直線を求める方法です。
5. まとめ
回帰分析は、統計学の中でも非常に強力なツールであり、変数間の関係を明らかにし、予測を行うための基礎的な方法です。単回帰分析や重回帰分析を用いて、さまざまな分野で実際のデータを解析し、有用な情報を導き出すことができます。
コメント