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回帰分析
回帰分析とは，ある値（説明変数）を用いて知りたい値（目的変数）を予測したり，両者の関係を調べたりする分析である．
説明変数が1つのときの回帰分析を単回帰分析といい，説明変数が2つ以上のときの回帰分析のことを重回帰分析という．
■単回帰分析の例
- 勉強時間とテストの点数
勉強時間を説明変数，テストの点数を目的変数として，両者の関係を調べる．
- 気温とアイスクリームの売上
気温を説明変数，アイスクリームの売上を目的変数として，気温が上がると売上がどのように変わるかを調べる．
- 身長と体重
身長を説明変数，体重を目的変数として，身長と体重の関係を調べる．
- 睡眠時間とテストの点数
睡眠時間を説明変数，テストの点数を目的変数として，睡眠時間と学習成果の関係を調べる．
- 運動時間と消費カロリー
運動時間を説明変数，消費カロリーを目的変数として，運動時間が長いほど消費カロリーがどのように増えるかを調べる．
■重回帰分析の例
- 家賃の予測
目的変数：家賃
説明変数：駅からの距離、部屋の広さ、築年数
→ 家賃を、複数の条件から予測する．
- テストの点数の予測
目的変数：数学の点数
説明変数：家庭学習時間、授業中の発言回数、宿題提出率
→ 点数にどの要因がどのくらい関係するかを調べる．
- アイスクリームの売上の予測
目的変数：売上個数
説明変数：気温、湿度、曜日
→ 売上が天候や曜日の影響をどのように受けるかを分析する．
- 身長から体重を予測する分析
目的変数：体重
説明変数：身長、年齢、運動時間
→ 体重に影響する要因を同時に考える．
- 通学時間の予測
目的変数：通学にかかる時間
説明変数：自宅から学校までの距離、利用する交通機関、乗り換え回数
→ 通学時間を複数の条件から説明する．
最終更新日： 2026年4月18日