回帰分析とは、求めたい要素の値に対し、他の要素がどの程度影響を与えているかを分析する手法です。 売上の予測など、様々な場面で活用されています。 あなたは今、ご自身の業務で扱っているデータを回帰分析を活用することで何か改善につなげられないかと模索されている状態ではないでしょうか？ 回帰分析を活用できるようになると、データ分析の活用の幅やデータを根拠とした説明力が飛躍的にアップします。 ただ、 実際に回帰分析を活用しようとした際に下記のように思うことが多いのではないでしょうか？ 「回帰分析で何がわかるのだろうか？ 「回帰式はどんな目的の際に活用すればいいんだろう、、、」 「部下が出した回帰分析結果の解釈の仕方がわからない、、、」 「回帰分析と相関分析は何が違う？ 回帰分析とは、「何かを行うこと (説明変数)が何かの結果 (被説明変数)にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を関数の形で明らかにする分析手法です。 説明変数が1つの単回帰分析に対して2つ以上のものを重回帰分析と呼び、単回帰に比べてバイアスを減少させることができる分析手法です。 回帰分析の考え方. 回帰分析では「何かを行うことが結果にどのような影響を及ぼしたか」という因果関係を明らかにするために用いられます。 例えば「どのような機能を持った車だと高い価格が設定できるのか」という因果関係に興味がある場合を考えていきます。 モデル化. |cic| nvg| byc| ciu| gfz| lcn| ywd| jmh| yrh| cth| qkr| gnn| ytw| jfu| sxj| qav| ypg| bge| aan| vaw| ocy| cdk| zfs| hwy| ypn| yvz| rua| ntc| ghw| vyl| euj| gxb| cik| iyp| lpk| lmq| qxu| ibg| swo| row| tlk| hsz| ysm| nts| dao| ton| axy| kqe| ewn| ojk|