回帰分析:Xが1増えるとYがいくら増えるか|結果だけを見ずに散布図を眺めることが重要【統計学・統計解析講義基礎】
2つの変数間に相関がありそうだったら、その関係、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)を知るための解析手法が回帰分析。回帰分析の結果だけを見るのではなくて散布図を眺めることが重要
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。
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。
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。
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