回帰分析とは

回帰分析とは、原因となるデータと結果となるデータの関係を分析し、予測に役立てる統計手法です。

説明変数と目的変数の関係を数式で表し、「どのような要因が結果に影響するのか」を調べます。

売上予測や需要予測など、ビジネスでも広く利用されています。

例えば、「広告費を増やすと売上がどれくらい伸びるか」を分析する場合、広告費が説明変数、売上が目的変数になります。

この関係を数式で表すことで、将来の売上予測に活用できます。

説明変数が1つだけの場合は「単回帰分析」、複数ある場合は「重回帰分析」と呼ばれます。

ITパスポート試験では、「説明変数と目的変数の関係を数式で表す分析手法」である点を覚えておきましょう。また、「単回帰分析」と「重回帰分析」の違いも重要です。

単回帰分析は説明変数が1つ、重回帰分析は複数という点がよく出題されます。

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