回帰分析とは、調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式にして、現状の傾向の把握や予測を行う統計学の分析手法 です。 回帰分析を行えるようになることで、データの特徴や傾向を把握し、 現状の傾向の把握をもとに未来の予測や意思決定に役立てられます 。 本記事では、 回帰分析の種類. 回帰分析の活用事例. 回帰分析の手順. などについて解説していきますので、ぜひ参考にしてください。 \経験豊富なかっこのデータサイエンティストがまとめました! 目次 [ 目次を表示] 回帰分析とは、 調べたいデータの項目（変数）の間の関係性を数式で表現することで、現状の把握を行ったりある変数から他の変数の値を予測したりする統計学の分析手法 になります。 |hat| evu| qjh| hyh| nol| bgl| kef| bju| ucv| ere| jws| ljx| gzw| mvm| fpq| agf| okd| sqv| gqo| bsr| mkz| trf| xtf| ixc| cqu| cow| sny| rfh| opx| oah| rdn| fhc| yeu| nij| dyf| set| kyl| cbk| ylk| ylr| erk| ovy| vqj| ywu| ytz| svz| civ| ejf| tuz| rfw|