重回帰分析とは、複数の要因が一つの結果にどう影響するかを調べる統計手法です。
この手法を使うと、どの要素が最も影響しているのかを数値で示すことができます。
単回帰分析との違いを含めて重回帰分析について解説いたします。
重回帰分析の概要
重回帰分析（Multiple Regression）は、1つの目的変数（予測したいデータ）に対して、2つ以上の説明変数（予測に使うデータ）を使って関係性をモデル化する手法です。
これにより、複数の要因が目的変数にどのような影響を与えるのかを定量的に分析できます。
家の価格を予測する際に、部屋の数、立地、築年数などの要素を考慮する場合、これらの説明変数を使って家の価格（目的変数）を予測するのが重回帰分析です。
単純な1対1の関係を扱う単回帰分析とは異なり、複数の説明変数を用いることで、現実世界の複雑な現象をより正確にモデリングできます。
重回帰分析と単回帰分析の違い
- 単回帰分析
説明変数が1つしかない場合の回帰分析です。
広告費（説明変数）と売上（目的変数）の関係を1対1で分析します。
- 重回帰分析
説明変数が2つ以上ある場合の回帰分析です。
広告費、プロモーションの種類、季節など複数の要因を考慮して売上を予測するのが重回帰分析です。
重回帰分析の使いどころ
- 複数の要因が影響する現象を分析
天気予報や株価予測など、さまざまな要因が複雑に絡み合う現象を予測する際に使われます。
- 予測精度の向上
単回帰分析では見落としがちな複数の要素を取り入れることで、予測精度が向上します。
- 要因の影響力を比較
重回帰分析を使うことで、どの説明変数が目的変数に強い影響を与えているのかを把握できます。
機械学習における重回帰分析
重回帰分析は、機械学習の分野でも基本的な手法として活用されます。
- 予測モデルの構築
データセット内の複数の要素を考慮して、特定の結果を予測するモデルを作成します。
マーケティングキャンペーンの効果を予測するために、複数の市場データを考慮することができます。
- 特徴量選択
機械学習アルゴリズムにとって、どの変数が結果に最も影響を与えるかを確認するために使用されます。
これにより、不要なデータを省いてモデルの効率を上げることができます。
- モデルの解釈性
ディープラーニングなどの複雑なモデルに比べ、重回帰分析は結果の解釈が容易です。
これにより、ビジネスや医療の分野で、なぜそのような結果が得られたのかを説明する際に役立ちます。
重回帰分析の具体例
- 例1
自動車の燃費（目的変数）を予測する際に、エンジンのサイズ、車体重量、速度など複数の説明変数を用いる。
- 例2
住宅価格（目的変数）を予測する際に、地域の平均収入、学校の評判、犯罪率などを説明変数として使用する。
これらのケースでは、単回帰分析では捉えきれない複数の要素が関与しているため、重回帰分析を用いることでより正確な予測が可能です。
AIと重回帰分析の違い
重回帰分析は、従来の統計手法として広く使われていますが、AIや機械学習はさらに複雑なデータパターンを捉えることができる技術です。
- モデルの複雑さ
重回帰分析は比較的シンプルなモデルですが、AIはより複雑なモデル（例えばディープラーニングなど）を扱うことができます。
- データの種類
重回帰分析は主に数値データに適用されますが、AIは画像、音声、テキストなど多様なデータを扱うことが可能です。
- 解釈性
重回帰分析は結果を解釈しやすい一方、AIモデルはその複雑さゆえにブラックボックス化しがちです。
まとめ
重回帰分析は、複数の要因が絡み合った現象をモデル化し、予測や要因分析を行う際に非常に有効な手法です。
AI業界においても、基本的なデータ解析手法として活用されていますが、より複雑なデータパターンを捉えるためには、AIや機械学習の手法が補完的に用いられます。
特にビジネスや研究の分野で、これらの手法を適切に使い分けることで、より正確で実用的な結果を得ることができるでしょう。
