回帰分析

回帰分析は、変数間の関係を推定するための数学的モデルを開発する統計的手法です。これは、別の独立変数に基づいて従属変数の値を予測するために使用されます。

たとえば、相関係数が 0.892 の強い線形関係を持つデータセットについて考えてみます。

散布図を通る最適な線が回帰直線です。

回帰直線の代数方程式は、回帰方程式として知られています。

これは、独立変数である二酸化炭素レベルxと従属変数である年間気温yの関係を表しています。

ここで、b₀ は y 切片、b₁ は回帰直線の傾きです。

回帰直線がよく適合することを示しているため、回帰式を使用して、たとえば 380 ppm の二酸化炭素レベルの年間気温を予測できます。

この値は、摂氏 14.7 度の年間予測気温を取得するために回帰式に入れられます。