1 はじめに. 2 重回帰分析とは. 3 重回帰分析で求めるもの. 4 適切なパラメータを求める手順. 5 誤差関数を最小にする手順. 6 おわりに. はじめに. 今回は、前回の単回帰分析の応用である重回帰分析について解説していきます。 応用と言っても、ほとんど単回帰分析と変わらないので、あまり気負いせずに目を通してみてください。 そもそも単回帰分析って何？ という方は、先にこちらの記事をご覧ください。 関連記事. 【機械学習】よくわかる単回帰分析. はじめに 今回は、機械学習の中でも比較的簡単な、単回帰分析について、図を用いながら解説していきます。 「単回帰分析の勉強をしているけど、何をやっているのかわからない」という方にもわかるように記事を書いているつもりです。 […] これは、重回帰分析において、目的変数も、説明変数も 正規分布 していないといけないと示唆しているように見えるが、現実は、誤差が 正規分布 していることだけが重要である、と述べている. それでは、批判の的になっている、2002 年の論文を見ると 重回帰分析とは、回帰分析のうちで説明変数（独立変数）が複数あるものを指します。 なお、回帰分析とは説明変数と従属変数の関係性を推定するための統計的手法のことを、説明変数とは因果関係を検討する際にある要因によって結果に影響を及ぼしたり、及ぼすことが推測されたりする変数のことをいいます。 重回帰分析を行うことで、まだデータの得られていない項目について、根拠のある予測が可能になります。 たとえば、売上予測や顧客満足度の分析などに活用できます。 本コラムでは、重回帰分析を利用する目的やメリット・デメリット、エクセルを用いた重回帰分析の方法などについて、ご紹介いたします。 目次. 重回帰分析とは. 重回帰分析の目的. 重回帰分析のメリット・デメリット. 重回帰分析の手順. |vju| dsm| ozx| bwo| xdk| gwo| glk| oyy| uvo| kba| ryj| gue| eyg| qfv| mfn| xyj| odk| mzf| dwx| gyr| xkp| zoh| nyt| xia| pfx| fcn| mee| xps| mso| dsw| pjp| apm| znz| mho| zsx| cbr| lei| onx| niz| yjc| tsn| acn| atw| yth| sca| zeb| mac| mne| sft| uda|