Bardが教える単回帰分析

bard: ようこそ、私の研究室へ。今日は、君に単回帰分析について教える。

tau: 単回帰分析？難しそうですね。

bard: 大丈夫、そんなに難しいことじゃないよ。まずは、単回帰分析って何なのか、簡単に説明しよう。

tau: はい、お願いします。

bard: 単回帰分析は、2つの変数の関係を分析する統計手法だよ。1つの変数（説明変数）が、もう1つの変数（目的変数）にどのように影響を与えるかを調べることができるんだ。

tau: なるほど。例えば、勉強時間とテストの点数の関係を調べるとか？

bard: そうだね。他にも、商品の価格と売上量の関係、体重と身長の関係など、様々な場面で単回帰分析が使われているんだ。

tau: 面白そうですね！もっと詳しく教えてください。

bard: では、具体的な例を挙げて説明しよう。例えば、君が塾に通い始めたとしよう。そして、毎日2時間勉強した。すると、テストの点数が80点だった。

tau: はい。

bard: この場合、説明変数は「勉強時間」、目的変数は「テストの点数」となる。そして、単回帰分析を使って、この2つの変数の関係を分析することができるんだ。

tau: どうやって分析するんですか？

bard: まず、散布図を作成する。散布図は、説明変数と目的変数の値を点で表した図だよ。

tau: はい。

bard: 散布図を見ると、点々が直線状に並んでいることがわかるだろう。この直線を回帰直線と呼ぶんだ。

tau: 回帰直線ですか？

bard: 回帰直線は、説明変数と目的変数の関係を表す直線だよ。回帰直線の傾きは、説明変数が目的変数に与える影響の大きさを表すんだ。

tau: なるほど。

bard: 単回帰分析では、この回帰直線を求めるために、最小二乗法という数学的な手法を用いるんだ。

tau: 最小二乗法？難しそうですね。

bard: 大丈夫、そんなに難しいことじゃないよ。簡単に言えば、点と回帰直線との距離の二乗の合計を最小にするような直線を求める方法なんだ。

tau: なるほど。

bard: では、実際に単回帰分析をやってみよう。

tau: はい、お願いします。

bard: ここでは、Excelを使って単回帰分析を行う。

tau: Excelですか？

bard: そうだね。Excelには、単回帰分析を行うための機能が標準搭載されているんだ。

bard: …

tau: …

bard: …

tau: …

bard: はい、これで単回帰分析の基本的な流れは理解できたかな？

tau: はい、なんとなく理解できました。でも、まだ難しいですね。

bard: 大丈夫、最初は誰でも難しいと感じるものだよ。でも、練習すれば必ずできるようになる。

tau: はい、頑張ります！

bard: 応援してるよ！

tau: ありがとうございます！