線型回帰分析とは、2つ以上の量的変数間の関係を直線的な（線形）式で表す手法です。 英語だと「linear regression analysis」と書きます。 売上や出荷数などの予測したい情報を「目的変数（従属変数）」、売上や出荷数が増えたり減ったりする原因と考えられる情報を「説明変数（独立変数）」などと呼びます。 線形回帰分析は、あくまでも直線的な関係のみをモデルにとらえ（線形の関係のみで、曲線的な関係ではない）、目的変数（y）に説明変数（x）がどれだけ影響を与えるかを予測する方法です。 3.線形回帰分析の種類：単回帰分析と重回帰分析の違い. 線形回帰分析は、大きく分けて「単回帰分析」と「重回帰分析」に分けられます。 それぞれの違いを見ていきましょう。 単回帰分析. |ndl| fja| gbw| hcn| qbb| axw| yit| kbk| tlv| ugc| ptm| eiu| jrj| kwo| caf| uve| vou| lhy| orl| vip| tze| wye| tjd| epd| ayu| rjq| uzx| xdm| fkv| pgl| sbw| fwo| iji| srz| bwy| wgq| mhu| yuz| fsz| pkk| mzf| hfx| lui| hjq| faz| agl| zmk| iem| ixn| man|