回帰分析

回帰分析は、統計学において変数間の関係性を分析する手法の一つです。特に、一つの変数（従属変数）と一つまたは複数の他の変数（独立変数）との間の関係を数学的にモデル化し、その関係の強さや方向性を推定します。単純な直線的関係を分析する単回帰分析から、複数の独立変数を扱う重回帰分析、非線形の関係を分析する非線形回帰分析まで、様々な種類があります。
回帰分析の主な特徴は、その汎用性と予測能力にあります。ビジネス、経済学、社会科学、自然科学など幅広い分野で活用され、変数間の因果関係の推定や将来予測に用いられます。また、モデルの適合度や各変数の影響力を統計的に評価できるため、データに基づいた意思決定や仮説検証に役立ちます。ただし、適切なモデル選択や前提条件の確認、外れ値の処理など、正確な分析には専門的な知識と注意深い解釈が必要です。近年では、機械学習の基礎技術としても重要な役割を果たしています。