相関分析と回帰分析の違いとは？（ITパスポート・テクノロジ系）

「気温が上がるとアイスの売上も上がる」とか、「勉強時間が長いとテストの点も上がる」って、なんとなく関係ありそうでしょ？
そんな“なんとなくの関係”をハッキリさせてくれるのが「相関分析」と「回帰分析」なんだよ！

相関分析とは？

相関分析は「2つのデータに関係があるかどうか」を見つける方法！

たとえば…

• 気温とアイスの売上
• 勉強時間とテストの点数
• LINEの頻度とドキドキ度（←！？）

この関係の強さを「相関係数（そうかんけいすう）」って数値で表すんだよ～！

相関係数（r）	意味
1.0	完全に正の相関（↑↑）
0	関係なし（無相関）
-1.0	完全に負の相関（↑↓）

回帰分析とは？

回帰分析は「あるデータから、もう一方を予測する」方法！

たとえば…

• 気温からアイスの売上を予測
• 広告費から売上を予測
• 好き度からデート回数を…（予測できたらいいのに🥹）

このとき、使うのが「一次式（Y = aX + b）」！

• X（説明変数）：予測に使うデータ（気温とか）
• Y（目的変数）：予測したいデータ（売上とか）

メリットとデメリットまとめ

手法	メリット	デメリット
相関分析	関係性の強さが数値でわかる、見た目もシンプル	原因と結果がわからない
回帰分析	予測に使える、計画や戦略に活かせる	仮定（直線的な関係）が外れることもある

回帰分析に関するITパスポート試験の過去問！

ある商品の販売量と気温の関係が一次式で近似できるとき，予測した気温から商品の販売量を推定する手法はどれか。

ア：回帰分析
イ：線形計画法
ウ：デルファイ法
エ：パレート分析

• 正解は『ア』
  → 数値の関係性（たとえば気温と販売量）をもとに、未来の値を予測する分析手法だよ！

イ：線形計画法
→ 限られた資源の中で、利益や効率を「最大化・最小化」するための最適化手法だよ。

ウ：デルファイ法
→ 専門家の意見を集めて、将来予測や意思決定に役立てるアンケート式の手法だよ。

エ：パレート分析
→ 「重要な20％が全体の80％を占める」みたいに、原因や影響の大きいものを見つける分析法だよ。

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