回帰分析とは、どの変数が影響を与える可能性があるかを数学的に分類する方法を指します。回帰分析の重要性は、企業が2つ以上の対象変数間の関係を調べることを可能にする強力な統計手法を提供するという事実にあります。

さらに、回帰結果をどのように分析しますか？係数。単純または重回帰では、各独立変数の係数のサイズは、変数が従属変数に与える影響のサイズを示し、係数の符号（正または負）は、影響の方向を示します。 。

また、知っておくと、回帰は経済学で何を意味するのでしょうか？

回帰は、1つの従属変数（通常はYで示される）と一連の他の変化する変数（独立変数として知られる）の間の関係の強さを決定しようとする、金融、投資、およびその他の分野で使用される統計的測定です。

回帰とその使用法とは何ですか？

回帰分析は、2つ以上の変数間の関係を見つけるために使用される統計手法です。回帰分析では、1つの変数が独立しており、他の従属変数への影響が測定されます。従属変数と独立変数が1つしかない場合、単純な回帰と呼びます。