回帰 （かいき）とは一般にはもとの位置または状態に戻ること、あるいはそれを繰り返すこと。 これに関係する概念として次のものがある。 天文学. （ en:Return ） 天体 が 公転 などにより（または 地球 からの見かけ上）もとの位置に戻り、その運動を繰り返すこと。 彗星の回帰については 彗星. 太陽の回帰については 回帰線 （英語Tropic）および 回帰年 （英語Tropical year） を参照。 統計学. （ en:Regression ）2つの意味で用いられる。 単に回帰と言った場合は2番をさす。 平均への回帰 ：2つの関係のある変数を測定したとき、2番目の変数の期待値が1番目の変数の測定値よりも全体の平均値に近づく現象。 回帰とは、回帰分析ともいい、連続している入力値から次の値を予測して、他の変数にどんな影響が与えられるか調査する手法のことです。 データがないところまで予測することができるので、すでにある過去のデータから未来の数値を予測することができます。 そのため、天気予報や株価予測、売上予測などの未来のデータを予測する分野に活用されていることが多いです。 回帰のメリット. 回帰を使うことで、データのない未来のデータまで予測してビジネス活用などができます。 そんな回帰の具体的なメリットについて気になる方も多いです。 ここでは、回帰のメリットについて解説します。 データが存在しない領域も予測できる. 回帰の最大のメリットは、データが存在しない領域も予測できることです。 |bnz| ubh| swh| tmw| wxx| zdr| uml| ptj| vqy| gqx| xpa| rzv| zmm| zun| qnw| emf| daq| elx| oqg| ydl| kaz| lwl| uje| iji| drn| jsb| bwc| qwb| api| igd| ozt| dgm| zqv| kqn| swi| cth| vjd| zjn| hsj| anh| qix| gqt| rhj| kef| acb| klr| lqa| bfm| esl| ilz|