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ポアソン回帰と線形回帰の違いをわかりやすく解説！

今回は、ポアソン回帰と線形回帰という2つの統計モデルについてお話しします。どちらもデータ分析に使われる方法ですが、用途や特徴が異なります。それでは、詳しく見ていきましょう。

線形回帰とは？

線形回帰は、データの関係性を直線で表す方法です。例えば、ある商品の売上と広告費用の関係を調べる場合、広告費用を増やすと売上がどのくらい増えるかを予測するのに役立ちます。線形回帰の数式は、以下のようになります：

y = ax + b

ここで、yは予測する値、xは独立変数（広告費用のようなもの）、aは傾き、bは切片を表します。線形回帰は、応答変数が連続値の場合に適しています。

ポアソン回帰とは？

ポアソン回帰は、事象の発生数を予測するためのモデルです。例えば、ある時間内に発生するメールの件数や、特定の場所における事故の件数を分析するのに使われます。ポアソン回帰の数式は、以下のようになります：

y ~ Poisson(λ)

ここで、λ（ラムダ）は平均発生率を表します。ポアソン回帰は、カウントデータ、つまり発生する頻度や件数を分析するために使用されます。

ポアソン回帰と線形回帰の違い

項目	ポアソン回帰	線形回帰
用途	件数や頻度の予測	連続値の関係性の予測
対象データ	カウントデータ	数値データ
数式	y ~ Poisson(λ)	y = ax + b

まとめ

ポアソン回帰と線形回帰は、どちらもデータ分析に有効な手法ですが、分析の対象や目的が異なります。ポアソン回帰は発生数や件数を扱い、線形回帰は連続的な関係を探ります。それぞれの特性を理解した上で、適切に使い分けることが重要です。

ピックアップ解説

ポアソン回帰を知っていますか？これは「何かが起きる」回数を予測するための技法なんです

例えば、あるお店でビジネスの一環として、毎日数件の売上を記録していたとしましょう

その合計や頻度を使って、未来に何件の売上が見込めるのかを予測できるのがポアソン回帰です

知らなかった方も多いかもしれませんが、実は私たちの日常にも活用されているんですよ！

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