回帰分析 - Wikipedia
回帰（かいき、（英: regression）とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造[1]」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数（目的変数）Y と独立変数（説明変数）X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析（かいきぶんせき、（英: regression analysis）とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 歴史[編集] 「回帰」という用語は、英語の「regression」からの翻訳であるが、元々は生物学的現象を表すために19世紀にフランシス・ゴルトンによって造られた。ゴルトンは、背の高い祖先の子孫の身長が必ずしも遺伝せず、先祖返りのように平均値に戻ってい
Facebookページ運用中の115社に聞いた!「ファン獲得単価」等の25個の運用状況に関するリサーチ結果を大公開！/『Facebookページ 運営者白書』の結果発表 : (旧)ガイアックスソーシャルメディア ラボのブログ
他の企業がどのようにFacebookページを運営しているか？ 気になりませんか？ 以前、『Facebookページ 運営者白書』、始めました。の記事でご協力をお願いした『Facebookページ 運営者白書』のアンケート結果がまとまりました。 今回はその25問に渡るアンケート結果を大公開します！！ 今後、ここからの考察も深堀りしながら考えていきたいですが、まずはそのままの結果を発表させて頂きます。皆さんの運営の参考になりますと嬉しいです！ ※次回集計に向けて※ 「次回集計ではこんなことを知りたい！」などご希望ありましたら、記事下のコメントプラグインより教えて頂けますと幸いです。 ※アンケートにご協力頂いた方、ローデータの提供をご希望の方へ※ info@grouprise.jpからお問い合わせを頂ければと思います。メールを頂戴出来ましたら主幹のグループライズさんよりおってご連絡差し上げます。 目
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