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線形回帰と重回帰分析の違いをわかりやすく解説！

データ分析や統計の中でよく聞く「線形回帰」と「重回帰分析」。この二つの用語は似ているようで、実は重要な違いがあります。今日はその違いについて、中学生でも分かりやすく説明していきます。

線形回帰とは？

まずは線形回帰から説明します。線形回帰とは、一つの独立変数（原因となる変数）と一つの従属変数（結果となる変数）との関係を直線で表す方法です。たとえば、気温が上がるとアイスクリームの売上が増えるという関係を考えたとき、気温を独立変数、アイスクリームの売上を従属変数とします。この場合、線形回帰を使うと、気温が上がるとアイスクリームの売上がどのように変化するのかを直線で表現できます。

重回帰分析とは？

次に重回帰分析をみてみましょう。重回帰分析は、複数の独立変数が一つの従属変数に与える影響を分析する方法です。例えば、アイスクリームの売上は気温だけでなく、曜日（平日か週末か）、プロモーション（特売など）など、いくつかの要因が関係しています。重回帰分析を使うと、これらの複数の要因を考慮して、アイスクリームの売上をより正確に予測することができます。

線形回帰と重回帰分析の違い

項目	線形回帰	重回帰分析
独立変数の数	1つ	複数
解析対象	単一の関係	複合的な関係
例	気温とアイスクリームの売上	気温、曜日、プロモーションによるアイスクリームの売上

まとめ

このように、線形回帰は一つの独立変数と従属変数の関係を直線で表すのに対し、重回帰分析は複数の独立変数を使って従属変数を予測する方法です。それぞれの手法には特徴があり、適切に使い分けることが重要です。

データ分析をする際には、この二つの手法の違いを理解しておくと、とても役立つでしょう。

ピックアップ解説

線形回帰は、簡単に言えば一つの要因が結果に与える影響をみる方法だけれど、実際の生活では複雑な要因が絡むことが多いよね

たとえば、成績においては勉強時間だけでなく、睡眠時間、食事、ストレス、友達の影響なども関わってきたりする

そんな時、重回帰分析が必要になることが多いんだ

もちろん、一つの要因をじっくり分析することも大事だけど、多面的に見ることで、よりリアルな結果にたどり着けるんだよね

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