線形回帰

線形回帰は、最も一般的に使用される予測分析方法です。線形回帰は、従属変数 (ターゲット) と 1 つ以上の独立変数 (予測子) の間の線形関係を使用して、ターゲットの将来を予測します。予測は、ターゲットと予測子の関係が従属的または因果的であるという前提に基づいています。

線形回帰モデルを使用して、例えば、過去の広告と売上増加の関係を分析して将来の広告戦略を決定できます。この例では、従属変数は売上、独立変数は広告費です。

また、金の価格、通貨の為替レート、運動の頻度やダイエット方法が体重に与える影響なども予測できます。

注: LINEAR_REGRESSION および PREDICT_LINEAR_REGRESSION ストアード・プロシージャーは、Linux on IBM z Systems では使用できません。