データセットを準備
Y と X の対応データを集め、外れ値確認と数値列の整備を行います。
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ブラウザ内回帰分析
線形回帰計算機
ブラウザだけで直線当てはめ、傾き・切片の計算、2変数関係の強さの把握ができます。
- スプレッドシートをアップロード、または編集可能な表に値を直接貼り付け。
- 回帰係数、R²、残差診断を即時生成。
- インタラクティブ散布図で当てはめ直線を可視化し、資料作成にも活用。
回帰プロジェクトを保存
サインインすると、ワークスペース同期、可視化出力、チーム共同作業を vizGPT 上で行えます。
計算の流れ
線形回帰は、残差平方和が最小となる直線をペア観測データに当てはめます。
エディターへ読み込む
値の貼り付け、CSV アップロード、サンプルデータ利用で開始できます。
回帰を実行して結果確認
傾き、切片、R²、残差を計算し、グラフで当てはまりを検証します。
回帰出力を正しく解釈する
傾き・切片だけでなく、残差診断と可視化を合わせて判断しましょう。
線形性を先に確認
データが曲線状や扇状なら、変換や別モデルを検討してください。
必要に応じて中心化・標準化
標準化は数値安定性と解釈性の向上に役立つ場合があります。
不確実性を伝える
R² が高くても予測誤差は残るため、残差傾向や外れ値も併せて報告します。
主なユースケース
教育、マーケティング、業務運用で線形回帰を活用できます。
学業成績の予測
学習行動と試験結果の関係を見て、支援ポイントを特定します。
広告費最適化
広告予算とリード数の関係を分析し、効率的な投資水準を探ります。
運用計画の改善
投入資源と成果の関係を可視化し、計画精度と無駄削減を向上します。
よくある質問
データ準備方法と、回帰結果の基本的な読み方を説明します。
自分の CSV をアップロードできますか？
はい。最大 10MB の CSV に対応し、回帰には先頭2列を使用します。
傾きと切片はどう解釈しますか？
傾きは X が 1 増えたときの Y の変化量、切片は X=0 のときの Y の推定値です。
R² はどの程度なら良いですか？
文脈依存です。一般に高いほど当てはまりは良いですが、残差確認を必ず行ってください。
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