「回帰分析」とは、キーワードからわかりやすく解説

 

1. 「回帰分析」とは

「回帰分析」とは、複数あるデータ同士の関連性を明確にするための、統計学に基づく手法です。分析対象である「目的変数（従属変数）」=Yに対し、影響を与える変数を「説明変数（独立変数）」=Xと言います。
 
1つの説明変数が、目的変数に影響を与える場合を「単回帰分析」と呼び、複数の説明変数が、目的変数に影響を与える場合を「重回帰分析」と呼びます。
 
計算式で表すと簡単な方程式で、「Y=aX+b」から算出されます。
 a=回帰係数、 b=切片

これは最も基本的なモデルの線形回帰分析と呼ばれます。「回帰分析」はビジネスにおいて、より戦略的にデータを適切に有効活用できる方法と言えます。

 

2. 実務でよく使われる「回帰分析」

回帰分析は非常にシンプルです。そのため、実務的にも非常に使い勝手がよく、人気の高い分析手段の一つです。回帰分析には2つの概念の変数が登場します。

  • 目的変数Y：　説明したい、もしくは、予測したい変数（例：受注金額、受注の件数、受注確率など）
  • 説明変数X：　目的変数Yを説明する、もしくは、Yの要因となる変数（例：時期、販促、顧客属性など）

回帰分析のアウトプットの一つに、目的変数Yを説明変数でXで説明する数式があります。目的変数Yに何が影響しているのかといった要因分析にも使えますし、目的変数Yの将来予測にも使えます。

 

回帰分析には色々なものがあるため、説明しきれません。しかも新しい回帰分析の手法は増え続けています。多くの場合、アルゴリズムのちょっとした改良だったりします。ここでは、実務でよく使われる次の回帰分析を、名称のみご紹介します。

  • 線形回帰（単回帰/重回帰）
  • ポアソン回帰
  • ロジスティック回帰

 

回帰分析系は、結局のところ「残差」と呼ばれるものを、コツコツと深掘りすることが多いです。回帰分析したら「残差（Regiduals）」をグラフ化などで確認しましょう。「残差」に何か法則性のようなものを見出したら、それを説明する説明変数Xがないかどうかを検討し、回帰分析の中に組み込む必要が出てきます。

 

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