<目次> 1章：平均・分散などの基本統計量. 2章：相関関係. 3章：確率の基本. 4章：条件付き確率・ベイズの定理. 5章：期待値. 6章：代表的な確率分布. 7章：母集団と標本. 8章：標本平均・不偏分散. 9章：中心極限定理. 10章：母平均の推定 (分散既知) 11章：母平均の推定 (分散未知) 12章：仮説検定. 13章：正規分布を用いた検定. 14章：【t検定】母平均を検定. 15章：【F検定】分散に差があるか？ 16章：ウェルチの検定. 17章：カイ2乗検定. 18章：分散分析. 19章：回帰分析. 回帰分析とは. 『回帰分析』は、予測したい変数を他の変数で表した式を求めることです。 重回帰分析を活用すればデータから様々な知見を得られますが、利用するには守るべき前提条件や注意点があります。 この記事では、重回帰分析の仕組みや使い方について、応用事例を交えて解説します。 重回帰分析においても，そのモデルがどの程度データに当てはまっているのか，そしてモデルの偏回帰係数に意味があるのかを検証する必要があります。加えて，モデル全体に統計的な意味があるのかについても検討する必要があります。 2023/03/31. お役立ち情報. データベース. Tweet. 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. |nuw| wxu| lxw| izi| zmq| kjy| lzm| vcb| tjv| ebk| ytc| yxj| nxu| egk| jqy| bdq| vwk| wlb| zlr| zwi| uup| gtz| zwz| bjo| iny| oyj| zcx| ozy| ble| jej| vvr| sjo| ayq| ito| inn| rwh| vid| eft| avp| ueu| uhb| qwd| res| vds| nkv| ojl| mrh| vtq| zve| yst|