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相関と線形回帰の違いをわかりやすく解説！

データ分析をしていると、相関や線形回帰という言葉をよく耳にします。これらはどちらもデータの関係性を探るための手法ですが、実は意味や使い方が異なります。本記事では、中学生でもわかりやすいように、相関と線形回帰の違いを解説します。

相関とは

相関とは、2つの変数の間にどれだけの関係があるかを示すものです。例えば、身長と体重には相関があると言われていますね。この場合、身長が高い人は体重も重いことが多いという関係があります。相関は、-1から1の値で表され、次のような意味を持ちます。

相関係数	関係の強さ
-1	完全な負の相関
0	相関なし
1	完全な正の相関

たとえば、0.8の相関があれば、強い正の相関があります。このように相関を使うと、データの関係性を一目で判断できるのです。

線形回帰とは

次に、線形回帰について説明します。線形回帰は、ある変数が別の変数によってどのように変化するのかをモデル化する手法です。具体的には、ある変数（目的変数）を、他の変数（説明変数）を使って予測するための式を求めます。

例えば、勉強時間とテストの点数を使って、テストの点数を予測することができます。この時の式は、次のようになります。

テストの点数 = a × 勉強時間 + b

ここで、aとbは回帰係数と呼ばれ、実際のデータから計算される値です。

相関と線形回帰の違い

では、相関と線形回帰はどのように異なるのでしょうか？

• 目的の違い：相関は関係の強さを示すのに対して、線形回帰は数式を使って予測を行います。
• データの使用方法：相関は2つの変数を比べるだけですが、線形回帰は1つの変数を他の変数から予測します。

したがって、相関を調べることでデータの傾向をつかむことができ、線形回帰を使うことでその傾向を元に新たな情報を得ることができるのです。

まとめ

相関と線形回帰は似ている部分もありますが、それぞれの目的や使用方法は異なります。データ分析を行う際には、両者の違いを理解して適切に使い分けることが大切です。これで相関と線形回帰の違いについて少しでも理解が深まったなら嬉しいです。

ピックアップ解説

相関と線形回帰の話をしていると、「おいしいケーキのレシピにたどり着くための道のり」のことを思い浮かべます

相関は、その道のり上で「この道は混んでいるか？空いているか？」を知るためのもので、線形回帰は「この道を進んだら、どれくらいの時間でケーキが焼けるか？」を予測するためのものです

だから、相関が強くても、この道を選ぶと必ずしも早くケーキが焼けるとは限らないですね

これがデータ分析の面白いところです！

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