② 機械学習の概要 ／ 7. 教師あり学習
単回帰分析とは
単回帰分析とは、1つの説明変数だけを用いて目的変数を予測する回帰手法です。重回帰分析との違いは説明変数の数だけで、G検定では定番の出題ポイントです。
この用語はG検定シラバスの「7. 教師あり学習」に含まれます。 章全体の用語は用語解説②（全62語）にまとまっています。
一言でいうと
説明変数を1つだけ使って数値を予測する、いちばん単純な回帰分析です。
用語の整理
- 目的変数：予測したい値（アイスの売上）
- 説明変数：予測に使う値（気温）
単回帰分析では、この説明変数が1つだけです。「気温からアイスの売上を予測する」のように、2つの変数の関係を直線で表します。
重回帰分析との違い
違いは説明変数の数だけです。現実の問題は複数の要因が絡むことが多いため、実務では重回帰分析がより多く使われます。
相関と因果は別
単回帰で強い関係が見つかっても、それが原因と結果の関係だとは限りません。
気温とアイスの売上には強い関係がありますが、両方に影響する第三の要因（季節）が背後にあることもあります。相関があることと因果があることは別という点は、データ分析の基本姿勢としてG検定対策としても重要です。
混同しやすい用語との違い
| 用語 | ポイント |
|---|---|
| 単回帰分析 | 説明変数が1つ |
| 重回帰分析 | 説明変数が複数 |
🎯 G検定での押さえどころ
- 説明変数は1つ
- 重回帰分析との違いは説明変数の数だけ
- 目的変数と説明変数の呼び方を押さえる
⚠️ よくある誤りの選択肢
- 「単回帰分析では複数の説明変数を扱う」→ 誤り。1つだけです
- 「単回帰分析は目的変数を複数同時に予測する」→ 誤り。目的変数は1つです
📘 もっと深く学ぶ
- 数式レベルまで踏み込んだ解説 → 医療AIナビ「教師あり学習① 線形回帰」（E資格向け）
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