単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析って何？シンプルに解説します！
単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析（たんかいきぶんせき）は、fromation.co.jp/archives/2278">統計学の一つの手法で、ある変数が別の変数にどのように影響を与えているかを調べるためのものです。fromation.co.jp/archives/4921">具体的には、1つの独立変数（説明したい要素）と1つのfromation.co.jp/archives/32082">従属変数（影響される要素）を使って、その関係を数式で表現することを言います。
どんな場面で使うのか？
例えば、勉強時間とテストの点数の関係を知りたいと思ったとします。この場合、勉強時間が独立変数で、テストの点数がfromation.co.jp/archives/32082">従属変数です。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析を使うことで、「勉強時間が1時間増えたら、テストの点数がどれくらい上がるか」を予測することができるのです。
単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析のステップ
単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析を行うためには、いくつかのステップがあります。以下のような流れになります：
| ステップ | 内容 |
|---|---|
| 1 | データを集める |
| 2 | fromation.co.jp/archives/5773">散布図を描く |
| 3 | 回帰直線を引く |
| 4 | 数式を求める |
1. データを集める
まずは、知りたい関係についてのデータを集めます。勉強時間とテストの点数を集めるということですね。
2. fromation.co.jp/archives/5773">散布図を描く
集めたデータを使ってfromation.co.jp/archives/5773">散布図を描きます。X軸に独立変数（勉強時間）、Y軸にfromation.co.jp/archives/32082">従属変数（テストの点数）を置きます。
3. 回帰直線を引く
さまざまな点が散らばった中で、データに最もよくフィットする直線を見つけます。この直線が回帰直線です。
4. 数式を求める
最後に、その回帰直線の数式（y = ax + bの形）を求めます。これを使って、未知の値を予測することが可能になります。
fromation.co.jp/archives/2280">まとめ
単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析は、1つの要素が別の要素にどれだけ影響を及ぼしているかを調べるための便利な手法です。どんな問題でも、ぜひこの分析を使ってみると良いでしょう！
回帰：ある変数が他の変数に依存する関係を解明するために、過去のデータを使って分析する手法のこと。
データ：分析を行うための数値や情報の集合体。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析では、特定の変数に関連するデータを用います。
fromation.co.jp/archives/19229">説明変数：fromation.co.jp/archives/9043">目的変数（予測対象）に影響を与えると考えられる変数のこと。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析では通常一つのfromation.co.jp/archives/19229">説明変数を用います。
fromation.co.jp/archives/9043">目的変数：fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析で予測や説明を行う対象とする変数。分析のfromation.co.jp/archives/3176">結果として得たい情報です。
相関：二つの変数間に存在する関係性のこと。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析では、fromation.co.jp/archives/19229">説明変数とfromation.co.jp/archives/9043">目的変数の相関を探ります。
fromation.co.jp/archives/1768">回帰係数：fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析の結果、fromation.co.jp/archives/19229">説明変数がfromation.co.jp/archives/9043">目的変数に与える影響の強さを示す数値。fromation.co.jp/archives/13177">回帰式の中で重要な役割を果たします。
fromation.co.jp/archives/2386">決定係数：モデルがどれだけfromation.co.jp/archives/9043">目的変数のバラつきを説明できているかを示す指標。1に近いほど、モデルの適合度が高いことを意味します。
残差：実際のデータとfromation.co.jp/archives/8193">回帰モデルで予測されたデータとの差のこと。これを分析することでモデルの精度を評価できます。
プロット：fromation.co.jp/archives/22482">データポイントをグラフ上に表示すること。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析ではfromation.co.jp/archives/5773">散布図を使ってfromation.co.jp/archives/19229">説明変数とfromation.co.jp/archives/9043">目的変数の関係をfromation.co.jp/archives/1807">視覚化します。
仮定：単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析では、fromation.co.jp/archives/19229">説明変数とfromation.co.jp/archives/9043">目的変数の関係が線形であるという前提が設けられます。また、データの分布や残差についても特定の仮定が必要です。
線形回帰：二つの変数の間のfromation.co.jp/archives/9244">線形関係を調べる手法です。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析の一種で、特に変数が一つの場合を指します。
単変量回帰：一つのfromation.co.jp/archives/19229">説明変数に基づいて一つのfromation.co.jp/archives/9043">目的変数を予測する手法で、単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析とほぼ同義です。
fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析：複数の変数の関係性を分析する手法で、単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析はその基本的な形態の一つです。
fromation.co.jp/archives/1439">予測分析：過去のデータを基に未来の値やトレンドを予測するための手法で、単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析はその一部です。
線形モデル：データの関係を直線でfromation.co.jp/archives/13955">モデル化する手法で、単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析において使われる形式の一つです。
fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析：fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析とは、ある変数（fromation.co.jp/archives/9043">目的変数）が他の変数（fromation.co.jp/archives/19229">説明変数）にどのように依存しているかを分析する手法です。
重fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析：重fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析は、複数のfromation.co.jp/archives/19229">説明変数を用いてfromation.co.jp/archives/9043">目的変数を予測する手法です。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析が一つのfromation.co.jp/archives/19229">説明変数のみを扱うのに対し、重fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析は二つ以上の変数を用います。
fromation.co.jp/archives/9043">目的変数：fromation.co.jp/archives/9043">目的変数とは、分析や予測の対象となる変数のことです。例えば、売上高や株価などです。
fromation.co.jp/archives/19229">説明変数：fromation.co.jp/archives/19229">説明変数とは、fromation.co.jp/archives/9043">目的変数に影響を与えると考えられる変数のことです。これらの変数を使ってfromation.co.jp/archives/9043">目的変数を予測します。
fromation.co.jp/archives/2575">相関係数：fromation.co.jp/archives/2575">相関係数は、二つの変数間の関係の強さを示す数値で、-1から1の範囲を持ちます。1は完全な正の相関、-1は完全なfromation.co.jp/archives/8776">負の相関を示します。
残差：残差は、実際のfromation.co.jp/archives/9043">目的変数の値とfromation.co.jp/archives/1278">回帰分析によって予測した値の差のことです。残差が小さいほどモデルの精度が高いとされます。
仮定：fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析に基づく分析の仮定には、誤差項がfromation.co.jp/archives/405">正規分布に従うことや、fromation.co.jp/archives/19229">説明変数と誤差項が独立であることがあります。
fromation.co.jp/archives/23213">過学習：fromation.co.jp/archives/23213">過学習とは、モデルが訓練データに対して非常に良い性能を示すが、新しいデータに対しては性能が落ちる問題です。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析でも注意が必要です。
線形回帰：線形回帰とは、fromation.co.jp/archives/9043">目的変数とfromation.co.jp/archives/19229">説明変数の関係を直線で表現するfromation.co.jp/archives/1278">回帰分析の一種です。単fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析は特に線形回帰の一例です。
fromation.co.jp/archives/2077">多重共線性：fromation.co.jp/archives/2077">多重共線性は、fromation.co.jp/archives/19229">説明変数が互いに強く相関している状態を指します。これがあると、fromation.co.jp/archives/1278">回帰分析の結果の解釈が難しくなることがあります。
モデルの精度：モデルの精度は、予測した値が実際の値とどれだけ一致しているかを示します。精度を評価するためには、残差やfromation.co.jp/archives/2575">相関係数などが使われます。
単回帰分析の対義語・反対語
単回帰分析の対義語は？
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