［データ分析］単回帰分析による予測（線形回帰、指数回帰） ～ 排気量から中古車の価格を予測しよう

筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入（またもや金欠）。 これまでは、集団の性質や変数同士の関係など、何らかの「特徴」を見極める方法を紹介してきました。例えば前回は、相関係数を求めて変数同士の関係を数値で表す方法を紹介しました。 今回からは、既に得られたデータから、未知の値を「予測」することに焦点を当て、回帰分析に取り組みます。回帰分析の方法を紹介するだけでなく、予測の精度を上げるための工夫についても見ていきます。今回取り上げるのは回帰分析による予測の第一歩、単回帰分析です。Excelを使って手

[misshiki]

回帰分析の考え方が分かるように解説。指数回帰についても説明。コロナ感染者数のモデル化でも使われていたロジスティック方程式や時系列分析についても言及。