重回帰

重回帰は、2つ以上の変数間の関係を分析するために使用される統計ツールです。

重回帰は、応答変数または従属変数の間の線形関係を推定する単純な方程式にモデル化でき、複数の予測変数または独立変数を使用します。

たとえば、アスリートの水分消費量は、気温と総練習時間の両方と正の相関があります。

ここで、温度と練習した合計時間は、独立して設定できる予測変数です。水の消費量は、他の2つの変数に依存するため、応答変数です。

重回帰方程式の手動計算は一般的に複雑なため、ソフトウェアを使用して解きます。

多重決定係数は、方程式がデータセットにどの程度適合しているかを測定するために計算されます。これは、温度の変化と練習した総時間が、水の消費量の変動の97%を説明できることを意味します。

ただし、使用する変数が増えると、通常は R² が増加します。

このような場合、サンプルサイズと予測変数の数を説明する調整済み決定係数が計算されます。