線形回帰分析モデルの概要

線形回帰分析は、尺度応答変数の値を1つ以上の効果の線形関数として予測を試みます。線形回帰分析モデルでは、最小二乗法を使用してモデルを決定します。最小二乗法では、入力データセットのすべてのオブザベーションの残差平方和を最小化することによって、最良適合線を作成します。残差平方和とは、オブザベーションと最良適合線との間の垂直方向の距離です。最小二乗法には、入力データの分布に関する仮定は必要ありません。

線形回帰分析モデルには、尺度応答変数と少なくとも1つの効果変数または交互作用項が必要です。