回帰係数

回帰分析は、変数間の関係性を定量的に分析するための統計学的な手法であり、ビジネス、研究、工学など幅広い分野で活用されています。「原因」と「結果」の関係を数値で明らかにする強力なツールとして、データ分析において重要な役割を果たします。この記事では、回帰分析の基本となる従属変数、独立変数、回帰係数という3つの考え方を、具体的な例を交えながら解説します。 回帰分析で何がわかるのか 従属変数（目的変数）：分析の対象となる結果 独立変数（説明変数）：結果に影響を与える要因 回帰係数：独立変数の影響力を数値化 回帰モデル：変数間の関係性を数式で表現 回帰分析を行う上での注意点 因果関係と相関関係 外れ値の…