Q1. 回帰分析ってなんですか？
A1.
回帰分析とは、「ある値から、別の値を予測する」ための分析方法です。
たとえば「広告費をもとに売上を予測する」「身長から体重を予測する」など、『Xがこうならば、Yはこう』という関係を見つけることができます。
Q2. 相関係数と何が違うんですか？
A2.
相関係数は「関係の強さ」を示すだけでしたが、
回帰分析は「予測の式（モデル）」を作ることができます。
たとえば、
売上 ＝ 100 + 5 × 広告費
のように、具体的に数値を入れて計算できるのが大きな違いです。
Q3. 回帰式ってどうやって求めるの？
A3.
基本の回帰式は以下のような形になります。
y = a + bx
- y：予測したい値（目的変数）
- x：説明に使う値（説明変数）
- a：切片（x=0のときのy）
- b：傾き（xが1増えるとyがいくつ増えるか）
Excelであれば、[グラフの追加 → 散布図 → 回帰直線の追加 → 式を表示]で自動で出してくれますし、LINEST関数でも求められます。
Q4. 実際の例を教えてください！
A4.
たとえば以下のようなデータがあるとします。
| 広告費（万円） | 売上（万円） |
|---|---|
| 10 | 160 |
| 15 | 190 |
| 20 | 210 |
| 25 | 250 |
| 30 | 280 |
このデータで回帰分析をすると、
売上 ＝ 100 + 5 × 広告費
という式が出てきたとします。
これは「広告費が1万円増えるごとに、売上は5万円増える」という意味になります。
Q5. 回帰分析って、何に使えるんですか？
A5.
以下のように、『「予測」や「計画の根拠」』として活用できます。
- 広告費から売上を予測する
- 勉強時間からテストの点数を予測する
- 気温からアイスの売上を予測する
- 身長から標準体重を求める など
ビジネスでも教育でも医療でも、『数字に基づく判断』ができるようになるのが回帰分析の強みです！
Q6. 注意することはありますか？
A6.
以下の点に注意しましょう👇
- 相関が強くないと、予測は不安定になります
- 外れ値（極端なデータ）があると、式がゆがみます
- 「将来もこの式が通用する」とは限りません
あくまで「今あるデータからの予測」であることを忘れずに、慎重に使いましょう！
まとめ
- 回帰分析は、「予測の式」を作る分析手法です
- 相関関係を一歩進めて、数式化して活用できます
- Excelでも簡単に回帰式を出すことができます
- 実務では売上予測、学力分析、健康管理など幅広く使われています
これまでのデータ分析は『データの見える化』が多かったですが、回帰分析ではデータを使って
『予測』するという新たな使い方ができます。
単回帰分析について、詳しく別の記事（回帰分析とは？Excelで未来の売上を予測してみよう）で説明していますので、ご覧ください。
コメント