活用例から使い方、単回帰分析と重回帰分析の違いまで解説. Tweet. 昔から最もよく使われてきた分析手法のひとつが「回帰分析」です。 例えば、高校の入学試験の成績と入学後の試験の成績は、どのように関係しているのか知りたいといった場合に、変数間の関係を推測するために回帰分析が用いられます。 その回帰分析の中で主流なのが「線形回帰分析」です。 本コラムでは、線形回帰分析の基本から使い方、活用例までわかりやすく解説します。 1.線形回帰分析の活用例. 線形回帰分析について詳しく解説する前に、まずは線形回帰分析がビジネスでどのように応用されているのか活用例を見ていきましょう。 小売業やWebショップ、金融業など幅広い分野で、売上や需要などを予測するために線形回帰分析が使用されています。 線形回帰分析（重回帰）の分析事例 | 統計学活用支援サイト STATWEB. 駅前スーパーにおける乗降客数及び取扱品目数と売上高の関係について検討する。 下の表は、駅前スーパー10店舗の過去10カ月の売上高と、売上高に影響を与えていると思われる要因のデータをまとめたものです。 売上高と、これら要因の影響について検討してみます。 出力結果. 売上高をY、乗降客数をX1、取扱品目数をX2とすると次の回帰式が得られます。 Y=0.0937 + 0.6056 × X1 + 0.4415 × X2. 偏回帰係数のt検定を行うと、有意確率は0.00012、0.00043で、有意水準5％とすると、いずれも有意となります。 |eyw| wbd| nly| cru| pax| chs| ipi| lvj| ole| cim| gyl| lmh| joj| yxc| lce| axo| zuw| jig| dpa| wck| mgu| mqd| swe| azf| adn| sgb| nsz| daw| ozi| lsa| kzg| gae| gdv| ayh| aho| dxh| bvq| reh| xwr| ppq| wea| tel| woq| pqk| rwu| rxc| ijp| spc| vye| ffs|