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。

ある変数を他の変数で説明・予測するために、変数間の関係を数式として当てはめる手法。売上を広告費で説明するといった予測モデルの構築に用いる。

目的変数と、それに影響する説明変数との関係を数式（回帰式）で表し、要因の影響の大きさの把握や予測に使う統計手法。説明変数が1つの単回帰分析、複数の重回帰分析、目的変数が2値のロジスティック回帰分析などがある。回帰式は変数間の関連を表すにすぎず、因果関係を示すとは限らない。

ある変数（目的変数）の値を、他の変数（説明変数）の値から説明・予測する関係式を求める統計手法。説明変数が1つなら単回帰分析、複数なら重回帰分析といい、最小二乗法で係数を求め、当てはまりのよさを決定係数で評価する。需要予測や要因分析に使う。

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。

多数の変数を、情報の損失を抑えながら少数の新しい変数（主成分）にまとめる手法。データのばらつきが最も大きくなる方向を第1主成分とする。次元削減や可視化、機械学習の前処理に使われる。

直接の因果関係がない2つの変数の間に、共通の第三の要因があるために見かけ上生じる相関。アイスの売上と水難事故が「気温」を介して相関する例が有名。相関があっても因果があるとは限らない。

回帰分析などで、結果を説明する側として与える変数。独立変数ともいう。広告費から売上を予測するモデルでは広告費が説明変数にあたる。複数使うものを重回帰分析という。