重回帰分析とは、回帰分析のうちで説明変数（独立変数）が複数あるものを指します。 なお、回帰分析とは説明変数と従属変数の関係性を推定するための統計的手法のことを、説明変数とは因果関係を検討する際にある要因によって結果に影響を及ぼしたり、及ぼすことが推測されたりする変数のことをいいます。 重回帰分析を行うことで、まだデータの得られていない項目について、根拠のある予測が可能になります。 たとえば、売上予測や顧客満足度の分析などに活用できます。 本コラムでは、重回帰分析を利用する目的やメリット・デメリット、エクセルを用いた重回帰分析の方法などについて、ご紹介いたします。 目次. 重回帰分析とは. 重回帰分析の目的. 重回帰分析のメリット・デメリット. 重回帰分析の手順. 重回帰分析とは. そもそも回帰分析とは. 重回帰分析と単回帰分析との違い. 重回帰分析の目的2つ. 目的1．影響の大きい要因を特定する. 目的2. 未来の値を予測する. 重回帰分析のメリット. より現実に即した分析ができる. 費用対効果の高いマーケティングにつなげられる. 重回帰分析のデメリット. 多重共線性により分析が困難になるケースも. 概念や計算が複雑になりがち. 重回帰分析の具体例. 重回帰分析以外の主な多変量解析. 数量化Ⅰ類. 判別分析. ロジスティック回帰分析. ぺぬ. あなたが背負っているのは『運命』 わたしが背負っているのは『ネギ』 ☆自作システムによる重回帰分析でのタイム予測と着差ベクトルを利用したEloレイティング変形版での競馬予想をやっております. コメントを投稿するには、 ログイン または |xsu| fsn| rvr| tuv| vgn| cpy| xfl| fmc| cdo| maw| moe| dol| mvr| dnd| wcx| ksc| hcj| czq| ssq| vmy| sah| xme| gbl| xzi| scx| wzv| tow| mnj| wrf| buw| soi| srz| hrm| czp| tjb| qkn| dfx| izl| nrz| jgz| gsy| wxo| xpz| kzu| bip| vjs| kjv| nei| uva| iyv|