■回帰分析とは

ある変数の変動から別の変数の変動を予測・説明するための分析手法です。

説明・予測の対象変数→目的変数：ｙ
予測のための変数→説明変数：ｘ（複数の場合あり）

説明変数が1つ→単回帰分析
2つ以上の場合→重回帰分析

回帰分析を行うと「身長、腹囲、胸囲→体重を予測」ようなことが可能で、根拠データが少ない場合も予測できるのが特徴です。

■回帰分析の出し方

①データ分析をクリック

②回帰分析を選択、OKをクリック

③
入力 Y 範囲→目的変数の範囲を入れる
入力 X 範囲→説明変数の範囲を入れる
一覧の出力先→出力したいセルのTOPを指定（縦長で複数のセルに出力される）

④結果

■データの見方

※代表的な値のみ

重相関R
→相関係数。1に近いほど、信頼できるデータ。これを2乗すると、下の「重決定 R2」になる。

重決定R2
→重相関Rを2乗した値。0から1の数値で1に近ければ説明変数で説明できる割合が多い（正しい）。「決定係数」や「寄与率」とも呼ばれる。

★補正R2
→この値を重要視すべき。重決定 R2に自由度の影響による補正を加えた実用的な決定係数。

係数
→説明変数が目的変数に与える影響の大きさ。

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