回帰直線

質問

回帰モデルの例を教えてください

回答No.3

usokoku

「数学」で答えます。なお、医学生物等の場合には、「相関分析」を「回帰分析」という名称で呼んでいる場合があります(２番の方の回答内容)。
回帰と相関がごちゃ混ぜになっている場合が多いです。

目的関数を Y = f(X) とします。Y;じゆうぞくへんすう, X;独立変数・説明変数(漢字の間違いと右左辺を逆に覚えている場合があり、間違っているときがあります)
回帰の場合には
Xを実験者が誤差０で設定できる(Xに誤差があった場合には、Yの誤差として処理が可能)。
Xを規定して測定結果 Y1, Y2,...,Ynが得られたときに、Yiは平均値Yaveを持ち正規分布で分布している
という条件があるので、X, Y 共に実数で(連続で)ある必要があります。

Xは何かの実験で実験者が設定できる場合、１０アールあたりのまいた肥料の量とか、きゅうこうどをもとめるときの1ppm間隔で調製(幹事が間違っているかも)した1-10ppmの１０本の標準試料とか、になります。
Yは、測定値、収穫量とか、きゅうこうどとか。

相関分析の場合には、なにかしらかの関係が予想されるXi, Yiの関係を調べるために、たまたま見つかった(ランダムサンプリングした)、XiとYiの2つの値に
Y = f(X)
の関係があるか、を調べる方法です。
父親の身長(X)と息子の身長(Y)との関係とか(ガルトンでしたか)
身長と体重とか
実験者が、Xの値を決めるのではなく、適当に集めた集団の中で測定した値の組み合わせを使います。

回答No.2

backs

目的変数が連続型で説明変数が連続型であれば、それはすべて回帰モデルです（もし説明変数が複数なら重回帰モデル）。

例として考えられるものはたくさんありますが、身長と体重、残業時間と給料、歩幅と移動速度、摂取カロリーとコレステロール値など、結構色々あるのでは？

回答No.1

tono-todo

質問の意味不明

回帰モデルがあるわけではない。
回帰直線とはｘ、ｙ二つのデータ（計測値）に何か関係があるかもしれない。
それが1次（直線）と言ってよいかどうか検定しよう、ということで、行う直線近似を言います。
１次の関係が有意であるかどうかは検定しないと分かりません。
通常は分散値を比較して、９５％の信頼限界・・等々となります。

即ち、質問者が余り回帰直線なるものの根っこ部分を理解されず、言葉にふりまわされているいうに見受けますので、もう一度教科書を精読して下さい。
その中に、1次回帰を直感的に理解できるような例題があるはずですので、そこで一次回帰直線の使い方を習得して下さい。
小学生の身長と体重の関係は多分一次回帰で矛盾しないでしょう。