【用語解説】回帰分析とは？学べる大学の学部・学科も紹介

回帰分析とは？

回帰分析とは、複数のデータの関係性を数式で表し、ある要因が結果にどのような影響を与えるかを分析・予測する統計手法である。例えば、「気温が上がるとアイスクリームの売上はどのくらい増えるのか」「広告費を増やすと売上はどのように変化するのか」といった関係を数値として明らかにできる。

分析では、一つまたは複数の要因（説明変数）から結果（目的変数）を予測するモデルを作成する。統計学やデータサイエンスだけでなく、経済学や医学、工学など幅広い分野で利用されている代表的な分析手法の一つである。

AIや機械学習においても、データから未来を予測する基本的な手法として重要な役割を果たしている。

商品の売上予測や需要予測、株価の分析、気象予測、医療データの解析など、多くの分野で利用されている。データ同士の関係性を数値で示せるため、経営判断や研究、政策立案など、根拠に基づいた意思決定にも役立てられている。

回帰分析を学ぶには、「データサイエンス」系や「統計」系、「情報」系、「経済」系の学部・学科がおすすめだ。統計学や確率論、数学に加え、Pythonなどを用いたデータ分析を学ぶことで、実践的な分析手法を身につけることができる。

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