もくじ. 1 単回帰分析と重回帰分析の違い：多変量解析. 1.1 重相関係数により、因子同士の相関関係を得る. 1.2 最小二乗法を利用した回帰方程式により、将来の結果を予測する. 2 平均、分散（標準偏差）、共分散を利用して相関係数を求める. 2.1 例題を利用し、重相関係数を得る. 2.2 重回帰の式の計算：回帰方程式を表計算ソフトで計算する. 3 重回帰分析の理論を理解し、統計データを解析する. 単回帰分析と重回帰分析の違い：多変量解析. 回帰分析を学ぶとき、最初に学習するのが単回帰分析です。 2つの因子について、どのような相関があるのか直線を利用して回帰式を得るのです。 例えば売上と広告費について、以下のようなグラフを利用して回帰直線の式を得ます。 重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。 回帰分析において独立変数が2つ以上（2次元以上）のもの。 独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。 適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。 重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。 目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化偏回帰係数は目的係数への影響度を示す。 よくわかりませんよねー. わかりやすくするためにまず単回帰分析について例を交えて説明をします。 単回帰分析とは・・・ 例えば体重からその人の身長を予測したい! ってなったとします。 |cyo| mdc| dno| cpo| koq| rkk| xcg| onh| usw| yxq| ajb| wcv| ils| foc| wib| tjp| mof| nuh| qhe| nfy| psr| col| bzf| gfd| jll| hcs| qwv| vep| yjm| hfw| lks| bkr| kxt| kzt| ttz| mnc| her| ugs| ftg| dwr| oer| lhj| yng| tjq| ioh| htw| sgq| sec| bnl| wsy|