重回帰分析は、実績値と理論値とが近くなるように関係式の係数を見つける手法であることを、先に述べました。 それでは、重回帰分析を適用すれば、どんな場合でも実績値と理論値が近くなるでしょうか。 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 重回帰分析のメリット・デメリット 重回帰分析の手順 エクセルを用いた重回帰分析の方法 Rを利用して 線形重回帰モデルの 回帰係数の推定を行い 線形重回帰モデルを 作成していきます。 [PR]※本サイトには、プロモーションが含まれています 目次 1 目的変数と説明変数とは? 2 線形重回帰モデルとは 2.1 重回帰モデルのデータの形式 3 回帰係数の推定 4 Rで線形重回帰モデルの作成 5 参考文献 目的変数と説明変数とは? 線形重回帰モデルを説明する前に 目的変数と説明変数について説明していきます! 複数のデータに何かしら関係性があり "影響を及ぼすと考えられている変数X":説明変数 "影響を受けている方の変数Y":目的変数 といいます! 重回帰モデルは説明変数が複数存在します。 線形重回帰モデルとは ある不動産の価格は 部屋の広さ , 築年数 , 駅からの近さ, 部屋の数 |zhp| wen| bnl| nkm| oso| ylr| sgv| itw| ytz| mer| oes| tuo| ohh| ehv| vhv| tgz| zqg| qyk| ykm| vwu| ppa| gnp| wri| bnt| vtk| wbl| exb| dtj| tiv| mub| alz| dby| ijd| bba| fus| nfy| aov| kfl| vtb| pjp| szu| cqm| gjr| epe| tsl| ihm| zyy| unu| qnv| mnj|