教科書で学ぶ統計的分析と推測
定義回帰分析 は、目的変数と説明変数の関係を 回帰式 という式で表し、説明変数の値から目的変数の値を予測する分析手法である。
解説説明変数が 1 つなら 単回帰分析、2 つ以上なら 重回帰分析 と呼ぶ。単回帰では、散布図の点の並びに最もよく合う直線 y = ax + b を求めて予測に使う。
たとえ散らばった足跡の間に一本の道を引き、その道をたどって次の一歩がどこに着くかを見積もるようなもの。
記憶フック「回帰」の名は、親子の身長を調べた研究で、子の身長が平均に戻る (回帰する) 傾向が見つかったことに由来する。
教科書で学ぶ回帰・相関と擬似相関
定義回帰分析は、手がかりとなる変数の値から別の変数の値を説明・予測するために、変数どうしの関係を式で表す分析手法である。
解説予測の手がかりにする側の変数を説明変数、予測される側の変数を目的変数と呼ぶ。説明変数が 1 つで関係を直線 (y = a + bx) で表すものを単回帰分析、説明変数が複数あるものを重回帰分析という。
たとえこれまでの散歩の歩数と消費カロリーの記録から早見表を作り、明日歩く予定の歩数で消費カロリーを見積もるようなもの。
記憶フック名前の由来は、親の身長が極端でも子の身長は平均の側へ「戻る (regress)」傾向を、ゴルトンが分析したこと。