回帰分析って、実際何の役に立つの？
回帰分析は、さまざまな分野で幅広く活用されます。その主な用途のいくつかを以下に示します：
- 予測: 回帰モデルは、既知の変数（説明変数）を使用して目的変数を予測するのに役立ちます。たとえば、不動産市場では、住宅価格を予測するために回帰分析が使用されます。医学では、患者の健康状態や病気の進行を予測するために使用されます。
- 関係の理解: 回帰分析は、変数間の関係を理解するのに役立ちます。たとえば、気温とアイスクリームの販売量の関係を理解したり、広告費用と売上の関係を理解したりするのに使用されます。
- 因果関係の推定: 回帰分析は因果関係を推定するのに使用されることがあります。たとえば、教育のレベルと収入の関係を調べることで、教育が収入にどの程度影響を与えるかを推定することができます。
- モデルの評価: 回帰モデルは、他のモデルと比較して予測の正確性を評価するのに役立ちます。さまざまなモデルを比較して、最も適切なモデルを選択するのに役立ちます。
これらは、回帰分析の一般的な用途の一部ですが、その他にも多くの応用があります。統計分析や機械学習において、データの理解や予測、意思決定のサポートなど、幅広い目的で使用されます。