No.2
- 回答日時:
こんにちは。
統計や理科の実験をした結果を、方眼紙で点を打ったとき、
だいたい直線のようになることがありますよね。
そして、目で見た感じで、データにだいたい合うように直線を引きますよね。
すると、
見た感じで引くので、人によって直線の引き方が変わってしまうわけです。
その直線、すなわち、一次関数
y = ax + b
のaとbを、全データの値から数学的に計算することを回帰分析と言います。
そして、xとyに、どれだけの相関があるか(引いた線に意味があるかどうか)を表す数値や、
各点がどれだけ直線から遠いか、近いかを表す数値(標準偏差のようなもの)も、
回帰分析の中の一つの結果として求まります。
なお、
通常、「回帰分析」という言葉は、上記のように一次関数に当てはめることを指す場合が多いですが
二次以上の関数への回帰も可能です。
(たとえば、四次関数 y = ax^4 + bx^3 + cx^2 + dx + e とか)
も同様のことができます。
以上のことは、エクセルなどの表計算ソフトで、超簡単にできます。
データを表にして、それをグラフにして、グラフの画面で「近似曲線の追加」の操作をするだけです。
便利な時代になりました。
私は、昔、自分で曲線近似のマクロを自作していました。
また、一つの現象に対して2つ以上の因子が関わっている場合も、回帰ができます。
これを「重回帰」と言います。
たとえば、3つの因子x、y、zがあるときは、
w = ax + by + cz + d
です。
以上、ご参考になりましたら。
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