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回帰分析とは
回帰分析は、数値の結果である目的変数と、その変動を説明する説明変数の関係を数式で表し、未知の値を推定・予測する統計手法です。データの傾向を直線や曲線で近似し、関係の向きや強さを把握します。
説明変数が1つのものを単回帰分析、複数を同時に扱うものを重回帰分析と呼びます。例えば、広告費から売上を見積もる、気温からアイスの販売数を予測する、といった場面で用いられます。
仕組みとしては、モデルの予測値と実測値のずれが最小になるように係数を求めます。代表的には最小二乗法を使い、当てはまりの良さを指標で確認します。必要に応じて変数の変換や非線形の形も検討します。
メリットは、各要因が結果に与える影響の大きさを数値で示せることと、将来値の予測や「もし広告費を増やしたら」のような試算に役立つことです。一方で、因果関係を断定する手法ではない点に注意が必要です。
回帰分析は、ビジネス計画、品質管理、データサイエンスや機械学習の基礎として広く使われます。適切なデータ選定と前処理を行い、前提を確認しながら、解釈しやすい予測モデルづくりに活用します。
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