回帰分析
回帰分析では独立変数と従属変数の間の関係を表す式を統計的手法によって推計する。
従属変数(目的変数)とは、説明したい変数(注目している変数)を指す。独立変数(説明変数)とは、これを説明するために用いられる変数のことである。経済学の例を挙げてみると次のようになる。経済全体の消費( Y {\displaystyle Y} )を国民所得( X {\displaystyle X} )で説明する消費関数が Y = a X + b {\displaystyle Y=aX+b} というモデルで表されるとする。この例では、消費 Y が従属変数、国民所得 X が独立変数に対応する。そして a {\displaystyle a} 、 b {\displaystyle b} といった係数(パラメータ)を推定する。
最も単純な方法は上式のような一般化線形モデルを用いる線形回帰であるが、その他の非線形モデルを用いる非線形回帰もある。