What you'll learn:
- 相関分析（散布図 / 共分散 / 相関係数）
- 単回帰分析の基本（回帰直線 / 最小二乗法 / 残差の性質 / 分散説明率（決定係数））
- 単回帰分析の視覚的理解（ベクトル / 内積 / cosθ / 単回帰分析のベクトル表現 / 平方和）
- 単回帰分析の検定（モデルの仮定と帰無仮説 / 自由度 / 平方和の平均 / 検定統計量F）
- 重回帰分析の基本（残差変数 / 部分相関 / 偏相関 / 偏回帰係数 / 重回帰式 / 重相関係数）
- 重回帰分析の視覚的理解（重回帰分析のベクトル表現 / 重相関係数の変動 / 多重共線性 / 偏回帰係数のベクトル表現）
- 重回帰分析の検定（説明変数の数と重相関係数 / 自由度調整済み決定係数 / 検定統計量F / 偏回帰係数の検定）
統計学の基礎を効率的に学べるベーシック講座「その２」です！
統計学における相関分析、回帰分析の基礎的な内容を解説していきます。
「相関分析や回帰分析を教科書でしっかり学習したいけど時間がない…」
「相関係数や偏相関係数はどのように計算されているの？」
「最小二乗法って聞いたことがあるけどよく理解できていない…」
「回帰分析をもっと視覚的に理解したい…」
といった人におすすめの講座になります！
（※一部、中学・高校の数学の知識（Σの計算、ベクトルの知識など）を必要とする箇所がございます。Σの計算、ベクトルの知識などに不安のある方は少々難しく感じる部分があるかと存じます。よろしくお願いいたします）
相関分析や回帰分析は昨今のDXやデータ活用の流れもありビジネスやマーケティングの現場においても非常によく用いられる手法です。
この相関分析や回帰分析の理論的なところまでしっかりと理解しようとすると腰を据えて統計学の教科書を読み込む必要がありますが、多忙なビジネスパーソンのなかには難しい統計学の教科書を読み込むような時間を確保することが困難な方も多いかと思います。
そうした背景も踏まえ、本コースでは相関分析や回帰分析について統計学の教科書に準じつつ、データ分析のために必要不可欠なポイント、あるいはぜひ理解しておきたいポイントに絞ったコース設計としています！
また、こちらのコースは統計学ベーシック講座の「その２」という位置づけではありますが、「その１」とストーリー仕立てというわけではありませんので「その１」を受講していなくても問題なくこちらのコースを受講できます。
ただ相関分析や回帰分析は記述統計や確率分布、推定・検定の理解を前提としているところも多分にあります。
したがって記述統計や確率分布、推定・検定といったトピックについて一定の知識を有していたほうが本コースの理解も深まりやすいと思いますのでその点だけご了承いただければと思います。
※一部、中学・高校の数学の知識（Σの計算、ベクトルの知識など）を必要とする箇所がございます。
この機会にぜひ一緒に一生モノの統計学の知識を身につけましょう！
（注: 本コース内ではExcelやR、Pythonなどのツール・操作方法はご紹介しておりませんのでご了承ください）
