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カテゴリー：アカウンティング

回帰分析regression analysis

回帰分析とは、ある変数の動きが、別のいくつかの変数の動きによって左右されているとき、その関係を具体的な数式で表すとどういう式になるかを導き出す分析。

大きく2つの方法があり、単回帰分析は変数yの動きを、変数xの動きで説明できないかを分析し、もう1つの、重回帰分析では、変数yの動きを、2つの以上の変数x1、x2、･･･の動きで説明できないか検討する。すなわち重回帰分析では、

y = a1x1 + a2x2 + ･･･ ＋ b

という式を想定し、実際のデータから係数a1、a2、･･･、bを導こうと試みる。

このときyを被説明変数または従属変数、x1、x2･･･を説明変数と呼ぶ。

なお、一般には上記のように線形の式（一次関数）を想定するが、二次関数や指数関数を交える場合もある。

うまく実際のデータを説明できる変数と式が見つけられれば、将来の予測など、ビジネスにおいて大いに効果を発揮するが、実際にはある変数に影響を与える要素は無数にあり、またその影響の強弱は複雑に絡み合っているケースが多い。

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