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回帰分析regression analysis


(目次)

 1. 回帰分析とは
 2. 単回帰分析の基本

1. 回帰分析とは

01 回帰分析とは(解説)
 1.回帰分析について、説明して行きます。
 2.回帰分析は、説明変数xで目的変数yを予測する
  手法です。
 3.回帰分析には、以下の3種類が有ります。
  ・単回帰分析
  ・重回帰分析
  ・ロジスティック回帰分析





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4.単回帰分析
 ・説明変数xが1つで、直線関係となります。モデル式は、以下の通りです。
 ・y=β+βi1+ε
5.重回帰分析
 ・説明変数xが2つ以上で、曲線関係となります。モデル式は、以下の通りです。
 ・yi=β+βi1+βi2+・・・+βip+ε
6.ロジスティック回帰分析
 ・目的変数yが質的変数の場合に使用します。
 ・質的変数の例は、良品/不良品やランクA/ランクB/ランクC等が有ります。
7.以下は、単回帰分析を記載して行きます。


2. 単回帰分析の基本

02 単回帰分析の基本(解説)
 1.単回帰分析の基本について、説明して行きます。
 2.説明変数x、目的変数y共に量的変数となります。
 3.説明変数xは、1つです。
 4.説明変数xと目的変数yは、直線関係になります。
  ・モデル式は、以下の通りです。
  ・y=β+βi1+ε
 5.補足説明
  ・説明変数xは、独立変数xとも呼ばれます。
  ・目的変数yは、従属変数yとも呼ばれます。



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