相関係数と回帰分析とは？
相関係数と回帰分析とは、相関係数は2変量間の直線的な関係の強さを－1〜＋1で表す指標。回帰分析は一方の変数（説明変数）からもう一方（目的変数）を予測する数式（回帰式）を求める手法で、機械学習の基礎にもなる。
そうかんけいすうとかいきぶんせき
相関係数と回帰分析の意味
相関係数は2変量間の直線的な関係の強さを－1〜＋1で表す指標。回帰分析は一方の変数（説明変数）からもう一方（目的変数）を予測する数式（回帰式）を求める手法で、機械学習の基礎にもなる。
相関係数と回帰分析の具体例
広告費と売上高の相関係数が0.9であれば強い正の相関がある。回帰分析で「売上＝a×広告費＋b」という式を求めれば、広告費から売上高を予測できる。
相関係数と回帰分析は試験でどう引っ掛けられる？
相関が強いことと因果関係があることは別（疑似相関の可能性）で、この点を混同する問いが頻出する。
相関係数と回帰分析と関連する用語
最終更新：2026-08-25／解説は資格暗記が独自に作成しています。 過去問の出典は各問題に記載のとおりです。