重回帰分析

2つ以上の説明変数で目的変数を説明・予測する回帰分析。各回帰係数は、他の説明変数を一定としたときに、その変数が1単位増えた場合の目的変数の変化量を表す。説明変数どうしの相関が強いと係数が不安定になる多重共線性に注意し、変数を増やすと見かけ上高くなる決定係数の代わりに自由度調整済み決定係数でモデルを比べる。

1つの説明変数で目的変数を説明・予測する回帰分析。データの関係を y＝ax＋b の直線（回帰直線）で表し、係数は最小二乗法で求める。

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。

複数の変数について、すべての2変数の組合せの相関係数を行列の形に並べたもの。対角成分は自分自身との相関なので1になり、対角線を挟んで対称になる。色の濃淡で表すヒートマップにして変数間の関係の全体像を把握し、重回帰分析での多重共線性の確認にも使う。