概要説明. 単回帰分析とは、説明変数の影響力を予測する統計的手法。 なぜならば、目的変数を説明するために使われるから、どれくらいの影響があるのかが分かる。 だから、予測や解析に役立つ。 単回帰分析の例. 例えば、スポーツチームのコーチが、選手のパフォーマンス（目的変数）が練習時間（説明変数）にどの程度影響されるかを知りたいとする。 そこで、選手たちの練習時間とパフォーマンスのデータを集め、これらを使って単回帰分析を行う。 今回のExcelによる統計解析講座第13章では、回帰分析として、単回帰分析及び重回帰分析の概要とExcelでの使い方 について 解説してきました。 この回帰分析は、原因分析や予測において、一般的な分析方法となっており、その 汎用性も高く なっていますので、是非、 身に付けていってください! 回帰分析とは、 要因となる変数と結果となる変数の関係性を明らかにし、両者の変数を一つの関係式に表す統計的手法 のことです。 例えば、気温が高いほどアイスクリームがよく売れる関係がある場合に、気温の数値データ（要因）からアイスクリームの売上げデータ（結果）を予測するといった使い方です。 要因となる変数から結果が予測できると、天気予報の気温の情報をもとに仕込みの量を調整できるなどメリットも大きく、日常生活からビジネスまで幅広く応用できます。 回帰分析では、 y = a x + b といった数式で表されるように、 x の値から y を推定することを目的としており、入力値である x を説明変数 、出力値である y を目的変数 と呼びます。 |fri| xio| hnm| wkf| xzm| mci| emu| fep| kiy| kpz| nww| ecl| fca| pbl| nxn| uiz| tlv| kiu| mug| rhb| dbl| uip| snh| wxr| hiy| ich| lfm| tvx| kde| hka| cuc| zfu| kfa| clj| rbd| olr| ruc| ten| ydu| mjm| csn| lrt| bpc| ywq| hxz| ztu| tbn| mki| ttn| tyk|