重回帰分析とは
重回帰分析とは、多変量解析の1つで、回帰分析において独立変数が2つ以上(2次元以上)のものを指す。一般的によく使われている最小二乗法、一般化線形モデルの重回帰は、数学的には線形分析の一種であり、分散分析などと数学的に類似している。適切な変数を複数選択することで、計算しやすく誤差の少ない予測式を作ることができる。なお、独立変数が1つのものは単回帰分析という。
読み方は、「じゅうかいきぶんせき」。
関連セミナー
関連コンテンツ
生活者に気持ちよくデータを提供してもらうには?パーソナルデータ提供受容性のフレームワークをご紹介!
主要ブラウザによってサードパーティクッキー*の利用が制限され、外部企業による生活者の属性情報、行動や購買履歴といったパーソナルデータ利用へのコントロールが強められています。 このような中、「ファーストパーティデータ」とい […]
- 時事・社会
- アパレル・ファッション
- エネルギー・住まい
- エンターテインメント・サービス
- ヘルスケア
- 人材・コンサル
- 官庁・公共
- 家電・電機
- 市場調査レポート
- 広告
- 情報・通信
- 旅行・観光・運輸
- 流通・小売・飲食
- 研究・教育(アカデミック)
- 自動車・工業
- 金融・保険
- 雑貨・化粧品
- 食品・飲料
市場調査レポート