ロジスティック回帰

回帰分析とは、ある事柄の結果に影響を与えていると考えられる原因となる事柄を見つけ出し、それらの関係性を数量的に明らかにする統計的な方法です。具体的に説明すると、ある商品の売り上げ数量という結果に、広告に使ったお金の量や商品の値段、気温といった原因となる事柄がどの程度影響を与えているのかを数値で表すことができます。そして、この数値化された関係性を利用することで、将来の売り上げ数量を予測することも可能になります。回帰分析には様々な種類がありますが、その中でもロジスティック回帰と呼ばれる方法は、結果が「成功」か「失敗」のように２つの値しか取らない場合に特に役立ちます。例えば、お客さんが商品を買うか買わないか、新しい薬が効果があるかないかといった予測に活用できます。売り上げ数量を予測する例で考えてみましょう。まず、過去の売り上げ数量のデータと、同時に取得した広告費、商品の価格、気温のデータを集めます。次に、これらのデータを用いて回帰分析を行います。すると、例えば「広告費を１万円増やすと売り上げ数量は平均で１０個増える」、「気温が１度上がると売り上げ数量は平均で５個減る」といった関係性が数値で表されます。これらの数値は回帰係数と呼ばれ、それぞれの原因となる事柄が結果にどれくらい影響を与えるかを表す指標となります。回帰分析によって得られた関係性を利用することで、今後の売り上げ予測を行うことができます。例えば、次の月に広告費を２万円増やし、商品の価格を据え置き、気温が平均で２度下がると予想される場合、回帰分析の結果に基づいて売り上げ数量の変化を予測できます。具体的には、「広告費による増加分は２０個、気温による増加分は１０個」となり、合計で３０個の売り上げ増加が見込まれると予測できます。このように、回帰分析は事業の計画や意思決定に役立つ強力な道具となります。