単回帰分析

1つの説明変数で目的変数を説明・予測する回帰分析。y＝a＋bxの回帰直線を最小二乗法で求め、回帰係数bは説明変数が1単位増えたときの目的変数の変化量を表す。当てはまりのよさは決定係数R²で評価する。

2つ以上の説明変数で1つの目的変数を説明・予測する回帰分析。y＝a1x1＋a2x2＋…＋b の形で表す。説明変数どうしの相関が強いと結果が不安定になる多重共線性に注意が必要である。

過去の販売実績や市場の動向などのデータから、将来の製品やサービスの需要量を予測すること。移動平均法、指数平滑法、回帰分析などの手法を用い、生産計画、在庫管理、設備やサービスの容量の計画に生かす。

観測データと、それに当てはめる直線や曲線との差（残差）の二乗の和が最小になるように、式の係数を決める方法。回帰分析で回帰直線を求めるときに用い、需要予測などに応用される。

目的変数を説明変数の一次式（直線や平面）で表して予測する回帰の手法。予測値と実測値の誤差の二乗和が最小になるように係数を求める（最小二乗法）。説明変数が1つのものを単回帰、複数のものを重回帰という。

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。