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回帰分析（
回帰分析（重回帰） 単回帰分析は、１変数から１変数を予測する場合に使用されますが、複数の 変数から１つの変数を予測しようとする場合には重回帰分析が使われます。 ｎ個の変数を説明変数とする重回帰式は以下のようになります。 ＝β１ｘ１＋β２ｘ２＋＋βｎｘｎ＋α この式は、基本的には単回帰式と同じもので、ｙのｘに対する回帰を加算的な直線式で解釈するものです。ｘを説明変数、ｙを目的変数（被説明変数）と呼ぶのも単回帰分析と同様です。 α、βｎは回帰係数と呼ばれ、βｎはそれぞれの説明変数にかかる重み（回帰係数）です。 算出された重回帰式の有意性は、単回帰分析と同様、回帰式で説明されるバラツキと、説明しきれないバラツキ（残差）との比（Ｆ値）で検定されます。 また、それぞれの（偏）回帰係数の有意性ついても同様に検定されますが、エクセルの分析ツールではｔ検定でその有意性が検定されています。 （例題）
表計算ソフトで統計処理
回帰分析 regression analysis 例えば身長と体重のような，相互依存の関係にある２変量があるとき，一方の数値が与えられたとき，他方の組を予測することができます． 回帰分析とは，乱暴にいってしまえば，複数の変数間の関係を一次方程式（Y=aX+bってやつ）で表現する分析方法です． 用途としては，制御や予測に用いることができる．例えば， 売上高と宣伝費の関係が分かっていれば：目標とする売上高に対して宣伝費を決定する（制御） 人口と商店数の関係が分かっていれば：ある市の人口からその市の商店数を予測する（予測） なんて用途が考えられます． 予測したい変数のことを目的変数といい，目的変数を説明する変数のことを説明変数と呼びます．目的変数は１つですが，説明変数の数はいくつでもよく，説明変数が２つ以上の時は重回帰，１つのとき特に単回帰と呼びます．また，求められた一次方程式を回帰式と呼ぶこと
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