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この動画では、統計学において非常に重要な線形回帰分析について解説していきます！
線形回帰分析はシンプルな仕組みの手法なので予測に用いる際の精度はそれほど期待できません。

しかし、簡単に実装することができ、解釈容易性が高いので実務で使われることも多いです。
まずは線形回帰分析をしっかり理解して、シーンによって応用手法と使い分けられるようになりましょう！

この動画では、そんな線形回帰分析に関して3つのパートに分けて解説していきます。
・線形回帰分析の仕組み
・線形回帰分析を使う際の注意点
・線形回帰分析の応用

【視聴ガイド】
01:14 線形回帰分析の仕組み
03:10 線形回帰分析を使う際の注意点
05:37 線形回帰分析の応用

【この動画で覚えて帰って欲しいコト】
・回帰分析とは「ある変数を用いて他の変数を説明（予測）するモデルを作ること」
・多重共線性に注意してAICを用いてモデルを評価しよう！
・回帰分析にはいくつかの応用手法があるがまずは線形回帰分析をしっかり理解しよう！

サイトの方でもっと踏み込んだ説明やプログラミング実装をおこなっています。URLを記載しておくのでぜひのぞいてみてください！

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