📏重回帰分析と単回帰分析の違いを説明変数の数で考える

重回帰分析と単回帰分析の主な違いは、使用される説明変数（独立変数）の数にあります。

1. 単回帰分析:

   • 説明変数の数: 1つ

   • 目的: 1つの説明変数と目的変数（従属変数）との関係をモデル化します。

   • 例: ある地域の平均気温とアイスクリームの売上の関係を調べる。

2. 重回帰分析:

   • 説明変数の数: 2つ以上

   • 目的: 複数の説明変数が目的変数に与える影響を同時に考慮し、その関係をモデル化します。

   • 例: 平均気温、週末の有無、宣伝広告の出稿数を説明変数として、アイスクリームの売上を予測する。

要するに、単回帰分析は一つの説明変数のみを用いるのに対し、重回帰分析では複数の説明変数を使用してより複雑なデータの関係性を分析します。