この記事では、データ解析手法の一つである回帰分析について、初心者の方にもわかりやすく説明しています。回帰分析は、データの中にあるパターンや関係性を見つけ、将来の予測に役立てるための強力なツールです。
Table of Contents
回帰分析とは？
回帰分析とは、ある変数（独立変数）を使って別の変数（従属変数）を予測する統計手法です。多くのデータ解析や予測の場面で利用されており、ビジネスや科学分野でも重宝されています。
わかりやすい具体的な例
わかりやすい具体的な例1
例えば、家の面積（独立変数）を使ってその価格（従属変数）を予測することを考えてみましょう。家の面積が大きければ大きいほど価格が高くなると期待できます。このような関係性を明らかにするのが回帰分析です。
わかりやすい具体的な例1補足
上記の図では、家の面積が増加すると価格が上昇するという関係性が示されています。このように、回帰分析を使って独立変数と従属変数の関係を視覚化できます。
わかりやすい具体的な例2
今度は、広告費用（独立変数）を使って売上（従属変数）を予測する例を考えましょう。広告費用が増えると、売上が増加するという関係を発見できるかもしれません。
わかりやすい具体的な例2補足
この図では、広告費用の増加に伴い売上が増加する様子が表されています。回帰分析を用いることで、このような関係性をデータから読み取ることができます。
回帰分析はどのように考案されたのか
回帰分析は19世紀にフランシス・ゴルトンによって考案されました。彼は遺伝に関する研究の中で、子供の身長が親の身長に依存するパターンを見つけました。これが回帰分析の発展の基礎となりました。
考案した人の紹介
フランシス・ゴルトンはイギリスの科学者であり、遺伝学や統計学の分野で多大な貢献をしました。彼の研究は、遺伝だけでなく社会科学や経済学など多くの分野に影響を与えました。回帰分析は、彼が遺伝の研究から生み出した概念の一つです。
考案された背景
回帰分析が考案された背景には、19世紀の科学者たちが人類の遺伝的特性に強い関心を持っていたことが挙げられます。特にゴルトンは、遺伝を予測する方法としてこの手法を開発しました。
回帰分析を学ぶ上でつまづくポイント
回帰分析を初めて学ぶ人にとって、独立変数と従属変数の関係をどのように見つけ出すかが難しい点です。また、結果をどのように解釈すればよいかについても、統計的な知識が必要となるため、多くの人がつまずきます。
回帰分析の構造
回帰分析の構造は、主に独立変数と従属変数の関係を式で表現することから成り立っています。独立変数の変動が、どの程度従属変数に影響を与えるかを数式で示します。
回帰分析を利用する場面
回帰分析は、売上予測やマーケティング分析、金融リスク評価などのビジネス分野で広く利用されています。
利用するケース1
例えば、企業がマーケティング活動の効果を測定するために回帰分析を使用することがあります。広告費用と売上の関係を分析することで、どのマーケティング施策が最も効果的であるかを見極めることができます。
利用するケース2
また、保険会社が保険リスクを評価するために回帰分析を利用するケースもあります。顧客の年齢や職業、健康状態などの要因が、保険リスクにどのように影響を与えるかを分析します。
さらに賢くなる豆知識
回帰分析には、線形回帰分析と非線形回帰分析の2種類があります。線形回帰分析は変数間の関係が直線で表される場合に適用されますが、非線形回帰分析は曲線で表される複雑な関係に対して使われます。
あわせてこれも押さえよう！
回帰分析を学ぶ際には、他にも押さえておきたい重要なインターネット専門用語があります。
- 相関関係
- 独立変数
- 従属変数
- 標準誤差
- R²値
相関関係は、2つの変数がどの程度互いに関連しているかを示します。
独立変数は、他の変数に影響を与える要因です。
従属変数は、独立変数から影響を受ける結果の変数です。
標準誤差は、回帰分析の結果の信頼性を測るための指標です。
R²値は、回帰モデルがどれだけデータに適合しているかを示す指標です。
まとめ
回帰分析を理解することで、データに基づいた意思決定が可能になり、ビジネスや日常生活において予測精度が向上します。これにより、より賢明な判断が下せるようになります。
