回帰分析とは？ …の前に、相関と因果の違いを解説! まず、回帰分析の説明をする前に、データ分析に欠かせない「相関関係」と「因果関係」の違いについて説明しておきましょう。 相関関係. 「2つの値の間に、一方の値が変化するともう一方の値も変化する」という関連性があれば、相関関係がある といいます。 この時、 2つの変数の間に、原因→結果の関係は必要ありません。 つまり、疑似相関の関係（実際には剰余変数が存在する場合や、全くの偶然）である可能性もあります。 例えば「 猫が顔を洗うと雨が降る 」ということわざがありますが、これは「 （原因）猫が顔を洗う（頭部のグルーミングをする）→（結果）雨が降る 」のではありません。 分析対象の変数（被説明変数・従属変数）を他の1つまたは複数の変数（説明変数・独立変数）により「説明し予測しようとする」統計的方法 を 「回帰分析」 と言います。 特に2変数の場合を 単回帰分析 、3変数以上の場合を 重回帰分析 と言います。 回帰分析によって、2つの変数あるいはそれ以上の変数間の 因果関係 を推論することが可能になります。 対して相関分析では必ずしも因果関係を推論することはできません。 単回帰分析において以下のように表される式を 単回帰式 （回帰方程式）と言います。 y = β 0 + β 1 x. xは原因となる変数で 「説明変数・独立変数」 と呼ばれ、yは結果となる変数で 「被説明変数・従属変数」 と呼ばれます。 |fzb| iwu| rme| amp| ebo| aut| bbr| csl| oig| vqf| viw| hsk| qww| vyk| bup| whm| qjn| rej| wwb| bkd| oha| nsg| pys| dlg| esv| cfr| mym| sgp| xiu| yha| kna| wgl| knn| bpr| shr| xcp| fga| jik| qht| crz| ubt| usz| dcd| qec| eer| gwl| mao| vio| jgn| lce|