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回帰（かいき、）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〔『統計学入門』(東京大学出版会)、257頁〕」)を当てはめる事。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、）とは、回帰により分析する事。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは Y = AX + B という形式の線形回帰である。 == 概要 == 回帰分析では独立変数と従属変数の間の関係を表す式を統計的手法によって推計する。 従属変数（目的変数）とは、説明したい変数（注目している変数）を指す。独立変数（説明変数）とは、これを説明するために用いられる変数のことである。経済学の例を挙げてみると次のようになる。経済全体の消費（）を国民所得（）で説明する消費関数が というモデルで表されるとする。この例では、消費 Y が従属変数、国民所得 X が独立変数に対応する。そして といった係数（パラメータ）を推定する。 最も単純な方法は上式のような一般化線形モデルを用いる線形回帰であるが、その他の非線形モデルを用いる非線形回帰もある。 抄文引用元・出典: フリー百科事典『 ウィキペディア（Wikipedia）』 ■ウィキペディアで「回帰分析」の詳細全文を読む 英語版ウィキペディアに対照対訳語「 Regression analysis 」があります。 スポンサード リンク
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