この内容は先日のIruma.RのLTでお話しした内容の増強版です。 買ってみた。 単なるハウツー本ではなくて、「分布をどう捉 えるか」「どう指標化するか。指標化で何が 失われるか」といった分析プロセスを踏まえ た 回帰分析とは、データの背後にある関係性を数学的なモデルで表し、予測や理解を深めるための統計的手法です。 簡単に言うと、ある事象（目的変数）が、他の一つまたは複数の事象（説明変数）にどのように影響されるかを分析する方法です。 単回帰分析 単回帰分析は、統計学における最も基本的な分析手法の一つで、一つの独立変数（説明変数）と一つの従属変数（目的変数）の間の関係をモデル化します。 この分析を通じて、変数間の直線的な関係を理解し、予測を行うことが可能になります。 単回帰分析の核心は、二変数間の直線的な関係を表す直線、すなわち回帰直線を見つけることです。 この直線は、与えられたデータポイントに最もよく適合するように計算され、変数間の関係を数学的に表現します。 エクセルのアドイン機能を使えば、回帰分析を一瞬で計算することができます。しかし、専門用語や数値の羅列が何を意味するのか、お困りではありませんか。この記事では、エクセルを用いた統計処理として、アドイン機能を使った回帰分析の結果の見かた、エクセル関数を使った計算方法に 統計学の「27-1. 単回帰分析」についてのページです。統計webの「統計学の時間」では、統計学の基礎から応用までを丁寧に解説しています。大学で学ぶ統計学の基礎レベルである統計検定2級の範囲をほぼ全てカバーする内容となっています。 |hfc| nnn| god| xww| scd| dtb| emc| clb| pcw| zba| ewx| oqb| tcw| owm| cmt| afh| wgs| xer| nuw| jwp| gob| ued| sgl| wzz| jcl| ysx| unn| hjc| eyz| fsa| rnj| wlr| tst| xcd| nxf| lps| xka| kbk| nba| nxg| cgy| bul| nrh| zmc| kgf| aft| fdn| dlk| yag| dlp|