Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 980

Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 980
  1. ホーム
  2. 用語集
  3. 用語集一覧
  4. ≫回帰

回帰

回帰:Regression

データ点の間を通る代表的な線を引くという考え方は比較的簡単である。しかし、回帰モデルの適合度に関する数字を理解するのは難しい。回帰分析は、一方のデータが他方のデータとどのように関係しているかを調べる時に使う。

ある測定値を他の測定値の代用として使いたい。
例:臨床検査をせずに、簡易試験の結果で代用する時に、回帰分析は非常に有用である。

回帰分析に使われる、回帰直線はグラフ上のデータ点の間を通るもっとも適合度の良い線である。「最小2乗法」(Least squares)と呼ばれる手法によって算出される。「回帰係数」はグラフの傾きを表す。つまり、一方のアウトカムが1単位変化した時の、他方の値の変化を表す。

回帰式を以下のように表すと、どんな回帰直線にもてきようすることができる。

y=a+bx

aが回帰定数、bが回帰係数であり、グラフの横軸上の値、xから、縦軸上の値、yを予測する。

回帰で用いられるその他の値

回帰係数、および、回帰定数には、計算の精度を表す「標準誤差」(standard error)が添えられていることがある。値そのものは気にせず、そのP値を見ればいい。P値が低いほど有意性は高い。
R²が書かれていることもある。これは回帰によって説明されるデータの変動の総量を表している。

通常よく使用されるのはデータ点に適合する線が直線なので、「線形回帰」(linear regression)である。

その他の回帰として、ロジスティック回帰(Logistic regeression)やボアソン回帰(Poisson regression)などがある。

※間違いやすい点、勘違いしやすい点。
回帰か、相関か?
この2つはしばしば混同される。相関は、2つの変数の直線関係の強さを測る。
回帰は、変数の関係を式で表して定量化する。通常、一方の変数が他方の変数に先行する。あるいは、原因となっている場合にのみ用いられる。

スポンサーリンク

この記事が参考になりましたら、シェアをお願いします。


Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 984

Warning: Use of undefined constant analytics_location - assumed 'analytics_location' (this will throw an Error in a future version of PHP) in /home/iryoutoukei/www/wp/wp-content/themes/msx-02-170929/functions/adminpages.php on line 984