重回帰分析

今までの分析手法は、関係性を明確化していた。

例えば、値引き額と販売量は関係があるといったぐあい。

この分析手法では、実際にどれだけ値引きをするとどれだけ販売量の

増加を見込めるのかというのはわからない。

 

こんなときに、役立つのが回帰分析(重回帰分析)。

横軸と縦軸にデータを散布した図において、

それぞれのデータを図にプロットする。

このプロットに一番当てはまりがよくなるような直線を引いて

縦軸の値から横軸の値を予測していくのが(線形)回帰分析。

 

導き出された直線から以下の数式を得られる

インストール数=広告費x + y

回帰分析は、xとyを推定する分析になる。

 

例えば、広告をテレビにかけるのか、雑誌広告にかけるのか

というものに対して最適な広告量を決めるのにも使える。

テレビの広告によるインストール数を回帰分析したときに

インストール数=1.35 x TV広告費 + 188

、同様に雑誌広告について

インストール数=7.25 x 雑誌広告費 + 188

と導けた。

 

このことから

 

インストール数=1.35 x TV広告費 + 7.25 x 雑誌広告費 + 188

と言えます。なので雑誌広告に広告費を振った方がいいことは

明らかである。

 

■まとめ

重回帰分析も割と手軽そうな感じではあった。

ただ、どれに使えばいいのかなという迷いはある感じ。

様々な分析手法を理解して課題に対して最適な分析手法を取り入れる

ことが重要なのではないかと思った。