相関と回帰分析とは？
相関と回帰分析とは、相関係数は2変量間の直線的な関係の強さを数値化する指標。回帰分析は、一方の変量（説明変数）から他方（目的変数）の値を予測する数式（回帰式）を統計的に求める手法。単回帰・重回帰などがある。
そうかんとかいきぶんせき
相関と回帰分析の意味
相関係数は2変量間の直線的な関係の強さを数値化する指標。回帰分析は、一方の変量（説明変数）から他方（目的変数）の値を予測する数式（回帰式）を統計的に求める手法。単回帰・重回帰などがある。
相関と回帰分析の具体例
広告費と売上のデータから回帰式「売上＝a×広告費＋b」を求めれば、広告費を増やしたときの売上の予測に利用できる。決定係数はその回帰式がデータをどれだけよく説明できているかを示す。
相関と回帰分析は試験でどう引っ掛けられる？
相関関係と因果関係を取り違えやすい。相関係数が1に近くても「一方が他方の原因である」とは言えず、第3の要因による見かけの相関（擬似相関）のこともある。また相関係数が測るのは直線的な関係だけで、きれいな曲線関係があっても相関係数は0に近くなりうる。値の範囲は−1〜＋1で、0〜1ではない。
相関と回帰分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。