回帰分析に関する統計学ノート - いっしきまさひこBLOG

1つ／2つ以上の独立変数（説明変数）を用いて従属変数（目的変数）を表す直線（回帰式）を、最小二乗法によって求める手法を「単回帰／重回帰分析」と呼ぶ。独立変数と従属変数はどちらも量的変数である必要がある。ただし質的変数を「1、0」エンコーディングしてダミー変数にすることで、独立変数に使用することもできる。各独立変数に対する偏回帰係数は、それぞれT検定により有意確率を確かめる。回帰分析モデルを評価するための指標には、「標準化回帰係数（β）」「決定係数（R2）」「自由度調整済み決定係数（補正R2）」などがある。最後に回帰式全体の有意確率をF検定で確かめる。多重共線性に注意が必要。 次の図の引用元： 読書感想『統計学が最強の学問である』 - いっしきまさひこBLOG 統計検定の適用方法一覧（単回帰分析／重回帰分析を使う場合を赤で示した） 「回帰分析」関連のノートは、このエントリにまとめていく予定（