回帰分析

October 08 [Tue], 2013, 6:42
回帰分析とは何のことだろう?

いろいろ回帰分析について定義を調べてみると、

回帰分析(かいきぶんせき、英: regression analysis)は、従属変数(目的変数)と連続尺度の独立変数(説明変数)の間に式を当てはめ、従属変数が説明変数によってどれくらい説明できるのかを定量的に分析することである。
wikipediaより引用

・説明変数と目的変数の関係を回帰式で表し、目的変数が説明変数によってどの程度
説明できるかを定量的に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。
・目的変数とは予測や要因分析を行う変数のことで、説明変数とは目的変数に影響を
与えると考えられる変数のことである。
・回帰式を求めるのに変数a、切片bを推定する。推定には最小二乗法を用いる。最小
二乗法は、観察された各点(x,y)と回帰線上の各点(x,yi)との残差dの平方和が最小
となる直線を求める方法である。

kotobankより引用

y=ax+b

数学で習ったなあ。

直線で表されるグラフで有名。

一次関数だったかな。

x=0のときはy軸の切片だから、b=0のときはクロスしたところを通る。

これくらいは覚えているけど、要は変数aとbがパラメーター的な役割をするのだろうね。
実際のビジネスではそんな単純じゃないと思うけど、意外に単純な公式で導き出せたりすることもあるので、よく使われるんだろう。

データ分析でもよく出てきそうなので、押さえておこうと思います。

P R
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