回帰分析
意味・解説
ある変数（結果）が、他の変数（原因）とどのような関係にあるかを数式で表し、予測する統計手法。
原因となる変数（説明変数）と、その結果となる変数（目的変数）の関係を「y = ax + b」のようなモデルで記述する。過去のデータからこの式を導き出すことで、未知のデータに対する予測が可能になる。機械学習（マシンラーニング）の最も基本的な手法の一つ。
くわしく
「バラバラのデータ点に『最もそれらしい一本の線』を引き、将来を予測する技術」です。
1.種類:
1つの原因から予測する「単回帰分析」と、複数の原因（気温、広告費、曜日など）から予測する「重回帰分析」があります。
2.目的:
「広告費を 1.5倍にしたら売上はいくらになるか？」といった、原因の変化が結果に与える影響度（係数）を明らかにすることです。
例文
過去の気温とアイスクリームの売上の相関を回帰分析し、明日の気温予想から販売量を予測した。
過去問での出題状況
直近29回分の過去問（全2,900問）を解析した結果、2回登場しています（出題された年度: 2年度）。
出典: 本サイト独自集計（問題文および全選択肢テキストからの用語出現頻度・2026年6月時点）
同義語: 線形回帰
対義語: 分類（カテゴリ分け）
分類: 統計学 / 教師あり学習