回帰分析

回帰分析(regression analysis)とは、目的変数が説明変数によってどの程度説明できるかを定量的に分析することである。
「目的変数」とは予測や要因分析をする対象のことで、それに影響を与えているであろう要素が「説明変数」だ。

回帰分析は、ものごとの予測や要因を分析する際に用いられる。例えば、過去の生産量と製造費のデータから、未来の生産量に対する製造費を予測することができる。
予測をする際には、回帰式（回帰分析の結果として出てくる式）の精度の良さの尺度となる決定係数は、1に近いほうが望ましいとされる。

説明するデータが1種類の場合は「単回帰分析」、複数の種類がある場合は「重回帰分析」という。
単回帰分析は、1つの説明変数が目的変数に与える影響度合いを分析する手法で、重回帰分析のほうは、2つ以上の説明変数が目的変数に与える影響度合いを分析する手法である。

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