重回帰分析

重回帰分析とは、複数の説明変数を用いて、一つの目的変数を予測する統計手法です。単回帰分析を拡張したものであり、どの変数が目的変数にどれだけの影響を与えているかという、要因の影響度を係数として評価することができます。

例えば、家の価格を「面積」「築年数」「駅からの距離」など複数の要因から予測する場合に用いられます。それぞれの要因が結果に対してどれだけのプラスまたはマイナスの影響を持っているかが算出され、予測の根拠として利用されます。

G検定では、機械学習の基礎として問われます。教師あり学習の回帰タスクの代表例であり、回帰式における重みの調整という視点で見ると、ニューラルネットワークの学習とも共通する基礎概念であることが理解できます。