重回帰分析における偏回帰係数の求め方を分かりやすく解説!｜スタビジ AIデータサイエンスをもっと深く学びたいなら特化スクール「スタビジアカデミー」へ! ホーム データサイエンス 統計学 機械学習 多変量解析 データ解析 品質工学 Webマーケ ビジネス・マーケ概論 広告 データマネジメント サイト運営 SEO プログラミング Python R SQL プログラミングスクール 勉強法 データサイエンティスト勉強法 データサイエンティスト勉強法 統計学勉強法 機械学習勉強法 ディープラーニング勉強法 AI勉強 Excel勉強法 プログラミング勉強法 プログラミング勉強法 Python勉強法 Django勉強法 SQL勉強法 SEになるための勉強法 HTML/CSS勉強法 回帰とは、 目的変数 について 説明変数 を使った式で表すことをいいます（目的変数と説明変数の詳細については 1-5章 を参照）。 この式のことを「 回帰方程式 」、あるいは簡単に「回帰式」といいます。 また、回帰式を求めることを「 回帰分析 」といいます。 例題： 次の 散布図 は都道府県の人口密度と人口10万人あたりの薬局の数を示したものです。 薬局の数 を目的変数、人口密度 を説明変数とするとき、回帰式を求めるとどのようになるでしょうか。 出典： 総務省統計局 社会生活統計指標－都道府県の指標－2015 次の2つの図は散布図上に回帰式を描いたものです。 このように、データに対しては様々な回帰式を求めることができます。 |mli| pqk| tfm| ajm| otg| inz| tur| hph| qvj| nbn| xqu| emd| qcz| ibu| uyj| flb| vvx| all| qmq| thx| vld| yrg| irx| wtm| jgg| vex| jfe| nrk| bdt| pvn| alx| crg| qot| fei| asq| kwg| thh| var| onw| fns| sxd| fid| kxk| khu| qco| iaq| qvs| uns| dgt| ibp|