回帰(かいき、(英: regression)とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数(目的変数)Y と独立変数(説明変数)X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析(かいきぶんせき、(英: regression analysis)とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。

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  • 回帰(かいき、(英: regression)とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数(目的変数)Y と独立変数(説明変数)X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析(かいきぶんせき、(英: regression analysis)とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 (ja)
  • 回帰(かいき、(英: regression)とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数(目的変数)Y と独立変数(説明変数)X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析(かいきぶんせき、(英: regression analysis)とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 (ja)
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  • 回帰(かいき、(英: regression)とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数(目的変数)Y と独立変数(説明変数)X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析(かいきぶんせき、(英: regression analysis)とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 (ja)
  • 回帰(かいき、(英: regression)とは、統計学において、Y が連続値の時にデータに Y = f(X) というモデル(「定量的な関係の構造」)を当てはめること。別の言い方では、連続尺度の従属変数(目的変数)Y と独立変数(説明変数)X の間にモデルを当てはめること。X が1次元ならば単回帰、X が2次元以上ならば重回帰と言う。Y が離散の場合は分類と言う。 回帰分析(かいきぶんせき、(英: regression analysis)とは、回帰により分析すること。 回帰で使われる、最も基本的なモデルは という形式の線形回帰である。 (ja)
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  • 回帰分析 (ja)
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