Regression (回帰)
これは何か
回帰は、データの集まりに対する最もよく当てはまる直線の式を、最小二乗法を使って見つけ、ある変数の値を別の変数に基づいて予測できるようにします。
なぜ重要か
回帰は、売上予測から模擬試験の結果からの本番の成績推定まで、ほぼあらゆる分野における予測モデリングの背後にある統計的手法であり、全カリキュラムの中でも最も実際に応用されている分野の一つです。
試験のコツ
回帰直線は元のデータの範囲内(内挿)でのみ予測に使いましょう。データの範囲をはるかに超えて外挿することは、採点者があなたが特定して避けることを期待している、特定の頻出する間違いです。
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