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回帰分析：２つの変数間の関係

２つの変数間に相関関係がありそうだったら、その関係をもっと詳しく知りたくなります。

一方の値が１増えたら、もう一方の値は平均的にどのくらい増えるか（あるいは減るのか）といった関係です。

この関係性を知るための統計解析手法が回帰分析です。

回帰分析では、２つの変数間の直線的な関係を、

Y＝α＋βX

という式で表します。

Yは散布図の縦軸の値で、Xは散布図の横軸の値です。

XとYのデータを使って、切片αと傾きβを推定することになります。

例えば、推定により、

Y＝1.53＋0.58X

といった式が得られます。

この式は、例えばXの値が１のときにYの値が、

1.53＋0.58×1＝2.11

と予想されることを意味しています。

また、Xの値が１増えるとYの値が平均的に0.58増える、ということも意味しています。

結果だけを見ずに散布図を眺めることが重要

相関係数と同様で、回帰分析の結果を見ただけでは、データの傾向を判断することはできません。

相関係数や回帰分析の結果だけを見るのではなくて。

まずは散布図を眺めることが重要なのです。

数値ばかりに注目してしまうと、誤った判断をしかねないのです。