ワイン価格予測!線形回帰分析の魅力【ChatGPT統計解析】
線形回帰分析は比例関係を調べる統計手法であり、1つのデータ(X)と1つのデータ(Y)の比例関係を分析する線形単回帰分析、2つ以上のデータ(X1, X2, X3・・・)と1つのデータ(Y)の比例関係を調べる線形重回帰分析がある。結果はY=ax+bの形で示され、例えばワイン価格は前年の冬の降雨量(X1)、夏の平均気温(X2)によって予測できる。しかし、二次関数的な関係や急激な変化を調べることはできない。ロジスティック回帰は2値型のデータを扱う。
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線形回帰分析
データ間の比例関係を分析する
エクセルでもできる線形回帰分析
比例関係を分析する統計的分析手法を、線形回帰分析と言います。
1つのデータ(X)と1つのデータ(Y)の比例関係を分析するときは、線形単回帰分析と言います。
2つ以上のデータの組み合わせ(X1, X2, X3・・・)と1つのデータ(Y)の比例関係を分析するときは、線形重回帰分析と言います。
分析すると、Y=ax+bのような直線の式が、比例関係を表す結果として出てきます。
ワインの価格を線形重回帰分析すると、ワインの価格(Y)=12+0.001×前年の冬の降雨量(X1)+0.061×夏の平均気温(X2)という数式になり、この数式でワインの価格を予測すると、とても当たりやすいことがわかっています。
ただ、欠点もあります。
それは、比例関係という直線的な関係しか調べることができないところです。
上がったり下がったりする二次関数的な関係や、ある閾値を超えると急に変化が起こる関係は調べることができません。
線形重回帰分析はエクセルでもできますので、最低限のことを知るためには非常によい手法です。
Yが2値型の場合はロジスティック回帰分析を使用します。
ロジスティック回帰や線形重回帰をまとめて「重回帰」と呼ぶこともあります。
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