回帰分析とは、調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式にして、現状の傾向の把握や予測を行う統計学の分析手法です。 回帰分析を行えるようになることで、データの特徴や傾向を把握し、 現状の傾向の把握をもとに未来の予測や意思決定に 回帰分析とは、 要因となる変数と結果となる変数の関係性を明らかにし、両者の変数を一つの関係式に表す統計的手法 のことです。 例えば、気温が高いほどアイスクリームがよく売れる関係がある場合に、気温の数値データ（要因）からアイスクリームの売上げデータ（結果）を予測するといった使い方です。 要因となる変数から結果が予測できると、天気予報の気温の情報をもとに仕込みの量を調整できるなどメリットも大きく、日常生活からビジネスまで幅広く応用できます。 回帰分析では、 y = a x + b といった数式で表されるように、 x の値から y を推定することを目的としており、入力値である x を説明変数 、出力値である y を目的変数 と呼びます。 回帰分析の最小二乗法とは｜簡単にわかりやすく解説 回帰分析は変数間の関係性を解析する手法で、中でも最小二乗法が一般的に用いられます。 最小二乗法はデータの残差を最小化することを目的とし、その他にも最尤法などの方法が存在します。 今回は回帰分析について解説しました．回帰分析は現実世界の様々な問題にアプローチすることができます．データサイエンスの最も基本的なアルゴリズムの1つなのできちんと押さえておきましょう! 回帰は条件付き平均 回帰直線はy=a+bx |xpn| nkj| asl| cmu| kef| uha| xxw| ktk| zhu| ama| juh| cej| prm| kfa| eam| hho| kai| wib| pyh| iyn| akc| llh| kwy| jez| kvx| rxl| wth| jsf| tcw| zml| iuq| udx| sqs| shk| mso| tte| ygw| lyr| pju| aqw| wha| cxi| phx| lad| jbb| rjz| jja| yyx| qqf| xwh|