単回帰分析

回帰とは、数値を予測するための統計的な方法です。ある数値と別の数値の関係性を見つけ出し、その関係を使ってまだ分かっていない数値を推測することを目的としています。未来の出来事を予測する際に特に役立ち、様々な分野で広く使われています。 例えば、商店の過去数年間の売上データがあるとします。毎月の売上金額を記録したデータがあれば、回帰を使って将来の売上を予測できます。過去のデータから売上と月ごとの関係性を見つけ、その関係が今後も続くと仮定して、次の月の売上を推測するのです。気温と電力使用量の関係も回帰で分析できます。過去の気温と電力使用量のデータから、気温の変化に応じて電力使用量がどのように変わるかを調べ、将来の気温に基づいて電力使用量を予測することが可能です。 回帰分析では、二つの数値の関係性を直線で表すことが多いです。この直線を回帰直線と呼びます。回帰直線は、分析するデータに最もよく合うように計算されます。直線の傾きが急であれば、二つの数値の関係性が強いことを示し、傾きが緩やかであれば関係性が弱いことを示します。 回帰は、企業の経営判断から科学的な調査まで、幅広い分野で活用されています。例えば、企業は広告費と売上高の関係を分析して、最適な広告予算を決定するために回帰を用います。また、農業では気象データから農作物の収穫量を予測する際に回帰が使われます。このように、回帰はデータに基づいて将来の傾向を予測するための強力な道具と言えるでしょう。