回帰分析（回帰分析（重回帰） 単回帰分析は、１変数から１変数を予測する場合に使用されますが、複数の 変数から１つの変数を予測しようとする場合には重回帰分析が使われます。 ｎ個の変数を説明変数とする重回帰式は以下のようになります。 ＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋＋βｎｘｎ＋α この式は、基本的には単回帰式と同じもので、ｙのｘに対する回帰を加算的な直線式で解釈するものです。ｘを説明変数、ｙを目的変数（被説明変数）と呼ぶのも単回帰分析と同様です。 α、βｎは回帰係数と呼ばれ、βｎはそれぞれの説明変数にかかる重み（回帰係数）です。 算出された重回帰式の有意性は、単回帰分析と同様、回帰式で説明されるバラツキと、説明しきれないバラツキ（残差）との比（Ｆ値）で検定されます。 また、それぞれの（偏）回帰係数の有意性ついても同様に検定されますが、エクセルの分析ツールではｔ検定でその有意性が検定されています。 （例題）
