線形回帰

線形回帰は、数値の目的変数を、説明変数に係数を掛けて足し合わせた一次式で表し、その係数をデータから求める手法です。

■ 試験で押さえるポイント

• 実測値と予測値の差（残差）の2乗の和が最小になる係数を、最小二乗法で求めます。

• 係数は、他の変数を一定としたときの影響の大きさを表します。

• 数値を予測する回帰に使います。

■ 選択肢での判断ポイント

数値の予測、一次式、最小二乗法が手掛かりです。分類に使うロジスティック回帰と区別します。

例: y＝3＋2xでx＝4なら、予測値は11です。