「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。
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もっと見るデータネクロマンサー/データ分析・活用コンサルタント (埋もれたデータに花を咲かせる、データ分析界の花咲じじい。それほど年齢は重ねてないけど)
QCDはバランスさせるものではなく、全て両立させるものだという信念で向かいます。一石三鳥を狙った成果を目指します。
企業変革請負人です! 成果を出し、人を育て、変革を実現し、企業価値を向上し続けた実績には自負があります。
統計とITの活用で現場の暗黙知を可視化し、問題解決やプロジェクトの課題達成をする総合的品質経営(TQM)のスペシャリスト!