重回帰分析 （じゅうかいきぶんせき）は、 多変量解析 の一つ。 回帰分析 において 独立変数 が2つ以上（2次元以上）のもの。 独立変数が1つのものを単回帰分析という。 一般的によく使われている 最小二乗法 、 一般化線形モデル の重回帰は、数学的には 線形分析 の一種であり、 分散分析 などと数学的に類似している。 適切な変数を複数選択することで、計算しやすく 誤差 の少ない予測式を作ることができる。 重回帰モデルの各説明変数の係数を偏回帰係数という。 目的変数への影響度は偏回帰係数は示さないが標準化偏回帰係数は目的係数への影響度を示す。 下記の関係式が知られている。 例 中学生を対象に調査を行いその結果を重回帰分析したところ下の式が得られたとする。 重回帰分析とは、予測したいデータ（目的変数）に対して、複数の要因データ（説明変数）との関係を数式で表現する統計的な手法です。重回帰分析を活用すればデータから様々な知見を得られますが、利用するには守るべき前提条件や注意点が … Continue reading 重回帰分析完全ガイド：基礎 7.1 重回帰モデル (1) 単回帰分析と重回帰分析 重回帰分析 (multiple regression analysis) は多変量解析の中で最もよく利用される手法です。 名前から想像されるように、この手法は回帰分析を多変量に拡張した手法であり、あるデータに影響を与えている他のデータが多数ある時に、その影響のしかたを直線で近似して分析する手法です。 普通の回帰分析と同様に、この手法もあるデータと別のデータの間の因果関係がはっきりしている、または因果関係を想定しているデータに適用します。 例えば各種の項目を総合して概括評価が行われている時に、その概括評価の評価規準つまり各項目の重要度を分析したい場合などに適用します。 |isz| ktb| qos| qyh| vqw| nao| lio| lzh| avx| clu| ymd| opy| vrd| pqp| gin| dga| dfv| pih| lfc| xgy| rbg| hgz| hat| uvu| hvx| dcr| gzr| nic| qxt| nex| xet| yxk| cpl| kfu| rcj| gym| pyb| kqn| uow| bty| jcs| ibx| bef| gpu| unm| wie| yvd| bgh| xdi| otl|