回帰分析とは? わかりやすく解説

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回帰分析

【英】regression analysis

説明変数目的変数の関係を回帰式表し目的変数説明変数によってどの程度説明できるかを定量的分析することである。

回帰式は、y=ax+b(x:説明変数、y:目的変数)で表される

目的変数とは予測要因分析を行う変数のことで、説明変数とは目的変数影響与えると考えられる変数のことである。

回帰式求めるのに変数a、切片bを推定する推定には最小二乗法用いる。最小二乗法は、観察され各点(x,y)と回帰線上の各点(x,yi)との残差dの平方和最小となる直線求め方法である。

・回帰分析は、予測要因分析等に用いられる例えば、過去生産量製造費用データから回帰式求め将来生産量対す製造費用予測活用される。この場合生産量(x)対す製造費用(y)過去データから回帰式推定する生産量(x)単位当り製造費用(y)どれ程増加するかを示す傾きaは変動費切片bは固定費となる。将来生産量(x1)を回帰式代入すると将来製造費用y1)が導かれる

予測をする際には、回帰式精度良さ尺度となる決定係数(0~1の値)が1に近い(当てはまりが良い)のが望ましい。

・また回帰分析は、因果関係想像される2つ変数の関係を調べるのに用いられるが、回帰式は、ある変数増加減少)すれば、もう一方変数増加減少)するという関係性示しているだけで、変数間に因果関係本当に存在するかは注意して判断しなければならない



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