回帰分析とは

回帰分析とは、ある結果とその原因になりそうな要素との関係を数式で表し、データの傾向や将来の予測に役立てる統計分析手法です。

結果となる値を「目的変数」、影響を与える要素を「説明変数」と呼びます。

どの要因が結果にどれくらい影響しているかを分析できるため、売上予測や需要予測など幅広い場面で活用されています。

例えば、「広告費を増やすと売上はどの程度伸びるか」を分析する場合、売上を目的変数、広告費を説明変数として関係性を調べます。

また、説明変数が1つなら単回帰分析、複数なら重回帰分析と呼ばれます。

ITパスポート試験では、「原因と結果の関係を数式で表して分析する手法」である点が重要です。

「目的変数」と「説明変数」の違い、さらに単回帰分析と重回帰分析の違いも合わせて覚えておきましょう。

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