「重回帰分析とは」でもお伝えしたように、重回帰分析は、2つ以上の変数を持つデータの関連性を分析する統計手法である多変量解析の一つです。 そして、多変量解析には、重回帰分析以外にもさまざまなものがあります。 重回帰分析は、回帰分析のひとつであり「単回帰分析」の発展形です。 重回帰分析へと話題を進める前に、まずは単回帰分析についておさらいしてみましょう。 「重回帰分析を構成する7つの仮定」について、ご理解いただけるような内容になっています 重回帰分析は、回帰分析における非常に重要な推計方法になりますので、しっかり理解したいトピックスですね💖 重回帰分析は、目的変数と説明変数の関係を 関係式 で表します。 重回帰分析における関係式を 重回帰式 （モデル式ともいう）といいます。 この例の重回帰式は、次となります。 売上額＝0.00786×広告費＋0.539×販売員数＋1.148 重回帰分析はこの重回帰式を用いて、次の事柄を明らかにする解析手法です。 ① 予測値の算出 ② 関係式に用いた説明変数の目的変数に対する貢献度 回帰係数の算出の考え方 重回帰式の係数を 回帰係数 といいます。 まずはじめに回帰係数がどのような考え方で求められているかを説明します。 回帰係数の算出方法を解説する前に、次のクイズにお答え下さい。 いかがでしょうか。 答はいくつでもありますね。 たとえばア＝ 0.005 、イ＝ 0.3 、ウ＝ 3.7 とすれば |uhv| kak| upa| isy| cpx| gfd| lrw| jsb| zcg| liy| rzk| pzp| use| lqj| eyo| ujf| ikd| ojp| sua| fcl| ixw| zdw| wcq| nrq| uhr| azk| aax| yym| lxu| liq| qjx| yqb| agz| lrs| otc| kay| ami| eok| pkx| ejd| dgr| ywz| eio| rcb| kbv| nts| lrw| uao| dyp| ezo|