回帰分析 - ナンバーズ予想で学ぶ統計学

回帰分析とは 回帰分析とは 関係のある2つの変数があるとき、一方の数値が与えられたときに他方の数値を予測する分析方法 。 相関係数 は単純に2つの変数の関連性を数値的に示すものだが、回帰分析では 2つの変数の関係性を方程式 で表すので予測値が簡単に計算できるメリットがある。 方程式 Y = Xa + b Y は目的変数 と呼ばれ、いわゆる予測したい変数のこと。 いっぽう X は Y を説明する変数ということで説明変数 と呼ばれる。 回帰分析では a と b について知ることができる。 回帰分析の例 まずは関係のありそうな2つの変数を定義(想定)してみる。 予測したい変数(目的変数): 月曜日の抽せん数字 100の位 関係のありそうな変数(説明変数): 金曜日の抽せん数字 100の位 「100の位の数字について、金曜日の抽せん数字と月曜日の抽せん数字に関係がある」と仮説を立てて、月曜日の抽せ