回帰とは？意味をわかりやすく簡単に解説

回帰とは

回帰とは、統計学や機械学習において、ある変数（目的変数）と他の変数（説明変数）との間の関係性をモデル化する手法です。この関係性を利用して、説明変数の値から目的変数の値を予測したり、変数の間の関連性を分析したりできます。回帰分析は、データに基づいて将来の傾向を予測したり、異なる変数間の相互作用を理解したりするために広く利用されている分析手法です。

回帰分析は、ビジネス、経済、科学など、多岐にわたる分野で応用されています。例えば、マーケティングにおいては、広告費と売上の関係を分析し、最適な広告予算を決定するために使用されます。また、金融分野では、過去の株価データから将来の株価を予測するために利用されることもあります。回帰分析は、データに基づいた意思決定を支援する強力なツールと言えるでしょう。

回帰分析には、線形回帰、多項式回帰、ロジスティック回帰など、さまざまな種類が存在します。線形回帰は、説明変数と目的変数の間に線形の関係を仮定する最も基本的な回帰分析の手法です。一方、多項式回帰は、より複雑な関係をモデル化するために、説明変数の多項式を使用します。ロジスティック回帰は、目的変数がカテゴリカルな値を取る場合に用いられ、例えば、顧客が商品を購入するかどうかを予測する際に使用されます。

回帰分析の種類と活用

「回帰分析の種類と活用」に関して、以下を解説していきます。

• 線形回帰分析（基本的な考え方）
• 非線形回帰分析（複雑なデータに対応）

線形回帰分析（基本的な考え方）

線形回帰分析は、一つの目的変数と一つまたは複数の説明変数との間の線形関係をモデル化する手法です。この分析では、説明変数の変化が目的変数に一定の割合で影響を与えると仮定し、その関係を最も良く表す直線を求めます。線形回帰分析は、データの背後にある基本的な関係性を理解し、将来の値を予測するための基盤となります。

線形回帰分析の結果は、回帰係数として表現され、各説明変数が目的変数に与える影響の大きさと方向を示します。例えば、広告費が売上に与える影響を分析する場合、回帰係数は広告費を1単位増加させたときに期待される売上の増加量を示します。この情報を基に、企業はマーケティング戦略を最適化し、より効果的な広告投資を行うことが可能です。

非線形回帰分析（複雑なデータに対応）

非線形回帰分析は、目的変数と説明変数の関係が線形ではない場合に適用される手法です。現実世界のデータは、必ずしも単純な線形関係に従うとは限らず、より複雑なパターンを示すことがあります。非線形回帰分析では、多項式回帰、指数回帰、ロジスティック回帰など、さまざまな関数を用いて、これらの複雑な関係をモデル化します。

非線形回帰分析を用いることで、線形回帰では捉えきれないデータの特性をより正確に把握できます。例えば、ある商品の売上が、初期段階では急速に増加し、その後徐々に飽和していくような場合、ロジスティック回帰モデルを用いることで、売上の成長パターンをより適切に表現できます。これにより、企業はより精度の高い需要予測を行い、在庫管理や生産計画を最適化することが可能です。