回帰分析

回帰分析の主な種類

単回帰分析

• 一つの独立変数と一つの従属変数の関係を分析する。

重回帰分析

• 複数の独立変数を使用して一つの従属変数を予測する。

ロジスティック回帰分析

• カテゴリカルな従属変数（例: はい/いいえの応答）を予測する。

回帰分析の用途

• 予測

  売上、株価、気温などの未来の値を予測する。

• 因果関係の分析

  特定の変数が別の変数にどのように影響を与えるかを分析する。

• リスク評価

  金融、保険などでリスクの評価に利用される。

• 市場調査

  消費者行動や市場動向の分析に使用される。

回帰分析のメリット

• データの洞察

  変数間の関係を定量化し、データからの洞察を深める。

• 意思決定の支援

  統計的に有効な情報に基づいて意思決定を行うことができる。

• 広範な適用性

  経済、医学、社会科学など、さまざまな分野で利用される。

回帰分析の課題

• 適切なモデルの選択

  データに最も適した回帰モデルを選ぶ必要がある。

• 多重共線性

  独立変数間の相関が高い場合、モデルの解釈が難しくなる。

• 外れ値の影響

  データに含まれる外れ値が結果に影響を与える可能性がある。

回帰分析は、データの傾向を理解し、未来の予測を行うための強力なツールですが、正確な結果を得るためには適切なモデル選択とデータ処理が重要です。