重回帰分析

Pythonで学ぶ重回帰分析について

今回からは多変量解析に入っていきます。第一回目なので重回帰分析が含まれる多変量解析について解説します。その後は重回帰分析について深く掘り下げ、最後にpythonで実際にデータを使いながらより理解を深めていきます。

今日の内容
・多変量解析とは
・重回帰分析とは
・pythonで学ぶ重回帰分析(近々追加予定)

1.多変量解析とは

まず多変量解析とは複数の変数に関するデータを元に、これらの変数間

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プロ野球選手の年俸とプロフィールデータを重回帰分析を取った結果

前回プロ野球のプロフィールデータと年俸の相関を分析しました。

今回は重回帰分析をしてその回帰係数から年俸とプロフィールデータの関係を探っていこうと思います。
回帰分析をする場合は、学習したモデルに対して、未知データを与えることで年俸などの予測をしたりするために使います。
今回は未知データがないので、回帰係数を見て分析するだけにとどめます。
シーズン後に契約更改前に成績から年俸を予測して、実際の契

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重回帰分析の手順~古今東西~

ある項目(従属変数とか目的変数とか基準変数と呼ぶ)に対して,
他の調査した多くの項目(独立変数とか説明変数とか予測変数などと呼ぶ)のうち何が影響するか,あるいは予測できるかを解析するときに行われるのが『重回帰分析』

最初に差の検定,相関係数をみて有意な変数を見つけて,
それから次に重回帰分析を行うという2段階の手順は論文に多く見られるが,これは古い手順
(大昔のパソコンでは変数の多い重回帰分析を

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ありがとうございま~す(^-^)
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【note】♨️開始一ヶ月でこうなった!Excelによる重回帰分析で、noteの合計ビューを予測してみよう!アクセスアップの実態調査♨️

お世話になっております。
合同会社ムジンケイカクプロ 代表ムジンです。

参考記事▶【note】愛されてnote40000ビュー|note学のすすめ

先に言っておきます!
間違ってたらスマン!

noteのアクセスアップ状況 はじめて一ヶ月の、

重回帰分析に触れた記事を書いていて、このnoteのアクセスアップ状況を共有しようという魂胆でございます。

2020/1/23から始まり2/19まであ

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5分でわかる重回帰分析 応用編〜ロジスティック回帰分析〜

こんにちは、森です。

先日書きました、「5分でわかる重回帰分析 基礎編」の続きとして、今回はロジスティック回帰分析について簡単に説明していこうと思います。

ロジスティック回帰分析は
目的変数が質的変数、説明変数が量的変数
の多変量解析を行う際に非常に有用です。
成約するかしないか、合格可能性などの確率を求める際に使用されます。

ロジスティック回帰分析は重回帰分析と異なる下記の計算式で表されま

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5分でわかる重回帰分析 基礎編

こんにちは、森です。

私は昨年までメーカーで営業しており、現在はベンチャー企業でマーケティングに関わる業務をしています。

前職でも現職でもデータ分析が必要になることが多く、その中でも今回紹介する重回帰分析をよく行っています。

現職では同僚も普通に行っていますが、前職ではそこまで込み入った分析をしている方に出会うことができず、独学で習得せざるを得ない状況で、なかなか時間がかかりました。

そこ

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AI初めて3週間たったので重回帰分析でKaggle入門(タイタニックの生存予測)

きっかけ・勉強法

4,5月にやっていたチャットボット作成。

その過程で、自作でちゃっちい形態素解析のプログラム組んだりしてたけど、これ手でやるのめんどいなって思ったりしてる時に、人工知能とかに手を出そうかなと。

ただ、何から手をつければいいかわからない状態だったので、とりあえずネットサーフィン。

調べてると、Udemyでコース取るのが一番良さそうだったので、前にイラレの勉強してる時に使って

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【心理統計】#2 重回帰分析

(最終更新 : 2019.5.25)

部分相関係数と偏相関係数

部分相関係数 (part correlation coefficient)
・相関を求める2つの変数のうち、1つの変数が第3の変数の影響を除いたものであるとき、その相関係数を部分相関係数と呼ぶ。

偏相関係数 (partial correlation coefficient)
・相関係数を求める2つの変数のそれぞれから、共通の第3

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ありがとうございます😊