回帰分析の核心は、変数間の関係性を数理モデルとして定量化し、未知の値を予測したり、要因の影響度を推定したりする点にあります。
補足
- 回帰分析では、予測したい対象（目的変数）と、その予測に役立つ可能性がある説明変数との関係を数理的に表現します。
- これにより、未知のデータに対して目的変数を推定できるだけでなく、説明変数が目的変数にどの程度影響を与えるかを分析することもできます。
- 線形回帰やロジスティック回帰、リッジ回帰など、さまざまな手法が存在しますが、いずれも「データの背後にある規則性（パターン）をモデル化して利用する」という点が共通しています。
- ビジネスや研究の現場では、結果の解釈のしやすさと予測精度とのバランスを考慮して手法を選択することが重要です。
