重回帰分析

重回帰分析とは

多変量解析とよばれる統計手法の一つです 重回帰分析は、複数の変数で一つの変数を予測したり・どの変数が影響力が大きいか見たい場合につかわれます。

例えば、来年の売り上げを予測したい場合(予測変数や従属変数という)、

「従業員数」「営業頻度」「宣伝費用」など、売り上げに影響しそうな変数をいくつか考えます(説明変数や独立変数という) 重回帰式という式で表すと、

y=ax+bx+cx・・・z      ⇒⇒　売り上げ=従業員数*5 + 営業頻度*10 + 宣伝費用*5　　

となります。

この回帰式を説明すると、yが予測したい「来年の売り上げ」、aやbやcが「従業員数」「営業頻度」「宣伝費用」などの説明変数が入ります。

xは説明変数の重みです(回帰係数という)。この場合は、営業頻度の重みが10なので3つの説明変数の中で一番売り上げに影響しているということになります。

係数を出せば(回帰式をつくれば)、その式に「従業員数」や「宣伝費用」などの値を入れて、来年の売り上げをある程度予測することができます。

詳しくは後ほど書く予定です