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」。
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