回帰分析

説明変数と目的変数の関係を数式（回帰式）で表現し、予測や要因分析を行う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と、複数の重回帰分析がある。将来の予測やデータ分析に広く用いられる。

目的変数と説明変数の関係を数式モデルで表現する統計手法。説明変数が1つの単回帰分析と複数の重回帰分析がある。最小二乗法で回帰係数を推定し、決定係数で当てはまりの良さを評価する。予測や要因分析に広く活用される。

2つ以上の変数間の関係を数学的にモデル化する統計手法。目的変数と説明変数の関係を回帰式で表し、予測や推定に利用する。プロジェクトマネジメントでは、過去の実績データからコストやスケジュールの予測に用いられる。

データのばらつきを示す指標で、分散の正の平方根。値が大きいほどデータが平均値から離れて散らばっていることを示す。品質管理や統計分析で広く使用される。

データの散らばり具合を示す統計量で、各データと平均値の差の2乗の平均。標準偏差の2乗に等しい。V(X) = E((X-μ)²)で計算される。

2つの変数間の線形関係の強さと方向を示す指標。-1から1の範囲の値を取り、1に近いほど正の相関、-1に近いほど負の相関、0に近いほど相関がないことを示す。

大量のデータから統計学やAI・機械学習の手法を用いて、未知のパターンや相関関係、有用な知識を自動的に発見する技術。マーケティング分析、顧客分析、リスク予測、不正検知などに活用される。

企業に蓄積された大量のデータを収集・分析・可視化し、経営上の意思決定を支援する手法やツールの総称。データウェアハウスやOLAPなどの技術を活用して多角的なデータ分析を行う。

2つの変数間に見られる関連性の度合い。正の相関（一方が増えると他方も増える）と負の相関（一方が増えると他方は減る）がある。相関があっても因果関係があるとは限らない点に注意が必要。