回帰分析（regression Analysis）とは、データからわかる結果を客観的に説明する手法のことです。データからどのような傾向があるのかを数値化し、図に直線を引くことで可視化することもできます。
相関係数という言葉がありますが、相関係数は、2つの値がどれだけ相関しているかを示すものです。ここから導き出せる結論は相関の強さでしかないため、説明変数が目的変数に与える影響はわかりません。
回帰分析には、変数として「説明変数」と「目的変数」の2つの用語が出てきます。
説明変数とは、結果を説明する変数を指します。例えば、アイス販売と気温の関係にすると、アイスの売上げの変化を気温で説明することができる、ということです。説明変数はほかにも、独立変数と呼ばれることもあります。
目的変数とは、得たい結果、分析する目的としての変数のことです。同じくアイス販売を例に挙げると、気温の上昇によるアイスの売上げの変化を知ることを目的としているため、アイスの売上げが目的変数となります。目的変数はほかにも、従属変数、被説明変数などと呼ばれます。
一方、回帰係数とは、説明変数の1単位の上昇が目的変数に与える影響を示していて、基本的には係数に単位はありません。（回帰係数（かいきけいすう）；regression coefficient）
Comments