線形単回帰

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線形単回帰

出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2025/07/14 19:35 UTC 版)

統計学
回帰分析
モデル
線形回帰 線形単回帰 多項式回帰 一般線形モデル
一般化線形モデル 離散選択 ロジスティック回帰 多項ロジット 混合ロジット プロビット 多項プロビット 順序ロジット 順序プロビット ポアソン
多水準モデル 固定効果 変量効果 混合モデル
非線形回帰 ノンパラメトリック セミパラメトリック ロバスト 分位点 等調 主成分 最小角度 局所 折れ線
変数誤差
推定
最小二乗法 線形 非線形
普通 加重 一般化
部分 総最小二乗法 非負 リッジ回帰 正則化
最小絶対偏差 繰返し加重 ベイズ ベイズ多変量
背景
回帰検証 平均応答と予測応答 誤差と残差 適合度 スチューデント化残差 ガウス＝マルコフの定理
表 話 編 歴

線形単回帰（せんけいたんかいき　英: Simple linear regression）とは、回帰分析において、二つの量的変数の関係を線形の式に表した方法である。

定義

1つの説明変数（x）によって目的変数（y）を予測し一次方程式の形に表せるものを線形単回帰という。

$y=ax+b$

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