独立変数

物事の結果に影響を与える要素を説明変数と呼びます。別の言い方では独立変数とも呼ばれ、原因となるものを指します。例えば、ある食堂の売り上げを予想したいとします。売り上げに影響を与えるものとして、天気や気温、空気中の水分量などが考えられます。これらの天気、気温、空気中の水分量が説明変数となります。 そもそも変数とは、観測対象によって値が変わるもののことです。天気は晴れや雨、曇りと変化し、気温や空気中の水分量も日々変わります。このように変わる値を持つものを変数として扱います。 数式で説明変数を理解してみましょう。例えば、中学校で習う一次関数「結果 ＝ 係数 × 原因」を考えてみます。「結果」を目的変数、「係数」を傾き、「原因」を説明変数と呼び替えることができます。具体例として、食堂の売り上げを予測する式を考えてみます。「売り上げ ＝ 係数 × 気温」という式を作ったとします。気温が高いほど売り上げも増えるという仮説を立て、係数を３と決めます。気温が３０度の日は「売り上げ ＝ ３ × ３０」で計算され、売り上げは９０と予測されます。このように説明変数である気温の変化によって、売り上げという結果が変わる様子を表すことができます。 説明変数は、予測したい目的変数に影響を与えると考えられる変数です。目的変数とは、予測したい結果のことです。先ほどの例では、食堂の売り上げが目的変数です。売り上げに影響を与える要素を考え、説明変数を選びます。説明変数の種類は様々で、数値で表せるものとそうでないものがあります。数値で表せる量的データの例としては、気温や湿度、商品の値段などがあります。一方、天気や曜日、顧客の性別などは数値で表せない質的データです。質的データを説明変数として使う場合は、晴れを１、雨を２といったように数値を割り当てて分析を行います。適切な説明変数を選ぶことで、より正確な予測が可能になります。