あるデータから“予測する関係”を見つける分析方法のこと
簡単な説明
回帰分析ってのは、「○○が増えたら△△も増えるの？」っていう関係を見つけるツール。
たとえば「暑くなったらアイス売れるよね〜」ってのを数字でバッチリ説明できるやつ。
グラフに線をビシッと引いて、「このくらい増えるよ！」って予測までできちゃうスゴいやつ、って感じ！
由来
「回帰分析」は19世紀末にイギリスの学者フランシス・ゴルトンによって初めて提唱されました。彼は親の身長と子供の身長に関係があることを研究する中で、「回帰（regression）」という言葉を使いました。当時は「平均への回帰（regression to the mean）」という意味で使われましたが、そこから派生して、現在のような予測や関係性を探る統計手法として発展しました。
具体的な説明
回帰分析とは、「Aが増えるとBも増えるのか？減るのか？」というように、2つ以上の変数の関係性を数式で表す方法です。たとえば「気温が高くなるとアイスの売上が増える」といったような関係性を、グラフや数式で説明することができます。
たとえば、ある1週間の「気温（℃）」と「アイスクリームの売上（個数）」を調べたとします。
| 日付 | 気温（℃） | アイス売上（個） |
|---|---|---|
| 月 | 22 | 100 |
| 火 | 24 | 130 |
| 水 | 26 | 150 |
| 木 | 28 | 180 |
| 金 | 30 | 200 |
このようなデータから「気温が1℃上がるごとにアイスが約10個多く売れる」などの法則性を見つけるのが回帰分析です。この例では「気温」が説明変数（原因になるもの）、「売上」が目的変数（結果になるもの）です。
実験として、1か月分のスーパーの「広告費」と「来客数」のデータを用意します。これをグラフにして回帰直線を引くと、広告費が増えれば来客数も増える傾向が見られます。このようにして、将来の来客数を予測できるようになります。
例文
「このデータを使って回帰分析をしたところ、気温が上がるとアイスの売上が伸びる傾向があることがわかったよ。」
疑問
Q: 回帰分析と相関分析は何が違いますか？
A: 相関分析は「関係があるか」を見るだけですが、回帰分析は「どのくらい影響を与えるか」「将来を予測する」ことができます。
Q: 単回帰分析と重回帰分析の違いは？
A: 単回帰は1つの説明変数、重回帰は2つ以上の説明変数を使って目的変数を予測します。
Q: 回帰分析にはどんなソフトを使いますか？
A: ExcelやPython、Rなどのツールで簡単に回帰分析ができます。ITパスポート試験ではExcelを例に出すことが多いです。
Q: 回帰分析の前に何を準備すれば良いですか？
A: データの収集、整理、異常値のチェックが大事です。また、数値データであることも条件です。
Q: 回帰分析の結果はいつ信用できないですか？
A: 関係が「因果関係」ではなく「偶然の一致」の場合や、説明変数と目的変数に強い相関がないときは注意が必要です。
理解度を確認する問題
次のうち、回帰分析の説明として最も適切なものはどれか。
A. データのばらつきを図にして視覚的に確認する手法
B. 2つの変数間の関係性を予測する数式を作る手法
C. データの平均値を求めて比較する手法
D. データをグループに分ける分類の手法
正解： B
関連論文や参考URL
“Simple Regression Models for Climate and Sales Data”（簡単な気象と売上の回帰モデル）
この論文では気温や湿度などの気象データと商品売上データの関係を回帰分析で検証しました。結果として、気温が上がると飲料や冷菓の売上が平均して15～25%増加することが明らかになりました。
まとめ
回帰分析とは、ある変数（例：気温）が別の変数（例：アイスの売上）にどのような影響を与えるかを数式で表す統計手法です。
「説明変数」と「目的変数」の関係性を明らかにし、未来の値を予測できます。
最も基本的な形式は「y = ax + b」という直線の式で、予測や意思決定に活用されます。
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