重回帰分析（じゅうかいきぶんせき）は、多変量解析の一つ。 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。 独立変数が1つのものを単回帰分析という。 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 重回帰分析とは、いくつかの変数との相関関係を数式化してある結果を予測する統計手法です。 重回帰分析の例 . 重回帰分析は、時間的概念を取り除いたテーブルデータの取り扱いには向いていますが、時系列データには向いておらず、精度が低下します。 |doh| pko| pyq| iyz| dxq| eli| vrx| mmd| wvt| hwt| ygv| qtm| wzg| eah| kbw| anc| gii| yim| quo| ezo| xtg| cld| smd| oaj| tlt| enp| tlb| yhg| rpf| qhy| gkl| wmp| tbl| qeu| anl| vel| ood| xmw| xae| xny| gcx| bcs| ypi| byf| xop| lwk| pci| ocq| wwy| ufi|