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回帰分析：データから未来を読み解く統計学の基礎 - Qiita
回帰分析とは、データの背後にある関係性を数学的なモデルで表し、予測や理解を深めるための統計的手法... 回帰分析とは、データの背後にある関係性を数学的なモデルで表し、予測や理解を深めるための統計的手法です。簡単に言うと、ある事象（目的変数）が、他の一つまたは複数の事象（説明変数）にどのように影響されるかを分析する方法です。 単回帰分析 単回帰分析は、統計学における最も基本的な分析手法の一つで、一つの独立変数（説明変数）と一つの従属変数（目的変数）の間の関係をモデル化します。この分析を通じて、変数間の直線的な関係を理解し、予測を行うことが可能になります。 単回帰分析の核心は、二変数間の直線的な関係を表す直線、すなわち回帰直線を見つけることです。この直線は、与えられたデータポイントに最もよく適合するように計算され、変数間の関係を数学的に表現します。 単回帰分析では、回帰直線は (y = a + bx) の形で表されます。ここで、(y) は目的変数、(x) は説明変数、(a) は(y)軸との交点（
