重回帰分析とは?

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じゅうかいき‐ぶんせき〔ヂユウクワイキ‐〕【重回帰分析】

ある変数が他の複数変数どのような相関関係にあるのかを推定する統計学手法の一。回帰分析において、原因となる変数説明変数)を二つ以上もつもの。回帰式yb1x1b2x2b3x3+…+b0と表される関係があるとすると、b1b2…は偏回帰係数とよび、重み付けを意味する。最小二乗法などを用いてb1b2…が求められ、この回帰式をもとに将来予測要因分析を行う。


重回帰分析

読みじゅうかいきぶんぷ
英語:multi regression analysis

画像品質様に各種要因作用している場合,それら要因の中で,ほぼ独立寄与する要因を見つけ出し,その寄与度を明確にする為の手法.多次元での回帰直線曲線)と相関係数導出が主となる.

重回帰分析 multiple linear regression analysis

 いくつかの変数 X1,X2,...,Xn独立変数)に基づいて別の変数 Y(従属変数)を予測することである。予測式として,以下のようなものを得る。つまり,独立変数重み付け合計値で予測値 Yhat を得る。重み偏回帰係数呼ばれる
   Yhat=b0+b1・X1+b2・X2+...+bp・Xp
 独立変数が 1 個の場合は Yhat=b0+b1・X1=a+b・X のように簡単になり,特に,単回帰分析あるいは直線回帰呼ばれる
回帰分析参照のこと。

重回帰分析

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2018/08/18 07:20 UTC 版)

重回帰分析(じゅうかいきぶんせき)は、多変量解析の一つ。回帰分析において独立変数が2つ以上(2次元以上)のもの。独立変数が1つのものを単回帰分析という。




  1. ^ : standardised partial regression coefficient
  2. ^ : partial regression coefficient
  3. ^ : standard deviation of explanatory variable
  4. ^ : standard deviation of response variable




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