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ホーム > BASIC STUDY > 統計学の基礎 > 回帰分析における説明変数とは？

2016/08/15

2020/04/14

回帰分析における説明変数とは？

統計学の基礎

ライター：

回帰分析における説明変数とは、目的変数\(y\)を予測するための変数です。文字では通常\(x\)と表し、複数個ある場合は、\(x_1,x_2…x_n\)などと添字を付けて表します。

他にも、”独立変数”、”予測変数”、さらには英語では”explanatory variable”,”independent variable”など複数の呼び名があります。

説明変数は、目的変数の予測のために使うので、複数（多群）存在することが可能です。例えば、説明変数を身長として、目的変数体重を予測してもいいし、説明変数を身長と足の大きさ、ウエストのサイズ、体脂肪率にして目的変数の体重を予測するということもできます。しかし、説明変数というのは、多ければ多いほど良いのではなく、分析者はよりよい変数選択が求められます。それにはいくつか手法があり、例えば、ステップワイズの変数選択法などがあります。⇨Ｒでステップワイズの変数選択法による回帰分析

説明変数と目的変数の例

・身長を説明変数として、目的変数の体重を予測
・身長、性別、体脂肪率を説明変数として、目的変数の体重を予測
・築年数、広さ、立地を説明変数として、目的変数の家賃を予測

(totalcount 10,566 回, dailycount 221回 , overallcount 4,258,488 回)

ライター：

統計学の基礎

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