回帰分析における説明変数とは?
回帰分析における説明変数とは
回帰分析における説明変数とは、目的変数を予測するための変数です。文字では通常と表し、複数個ある場合は、などと添字を付けて表します。
他にも、”独立変数”、”予測変数”、さらには英語では”explanatory variable”,"independent variable”など複数の呼び名があります。
説明変数は、目的変数の予測のために使うので、複数(多群)存在することが可能です。例えば、説明変数を身長として、目的変数体重を予測してもいいし、説明変数を身長と足の大きさ、ウエストのサイズ、体脂肪率にして目的変数の体重を予測するということもできます。しかし、説明変数というのは、多ければ多いほど良いのではなく、分析者はよりよい変数選択が求められます。それにはいくつか手法があり、例えば、ステップワイズの変数選択法などがあります。
説明変数の例
・身長、性別、体脂肪率を説明変数として、目的変数の体重を予測
・築年数、広さ、立地を説明変数として、目的変数の家賃を予測
カテゴリ: 回帰分析
記事の筆者
株式会社AVILEN マーケター
東北大学法学部卒業。ITインフラ業界で、モバイル・クラウドソリューションの法人セールス、プロダクト企画、マーケティング、カスタマーサクセスなどを経験。 2021年8月にAVILENに参画。AVILENでは人材育成事業部に所属し、BtoC、BtoB領域のマーケティング業務全般を担当する。