最小二乗法による回帰分析の詳細

回帰分析は、おそらく社会科学で最もよく使用される統計的手法です。回帰分析は、複数のフィーチャ属性の関係を評価するときに使用されます。関係を特定し計測すると、ある場所で何が起きているのかを把握し、何かが起きる可能性の高い場所を予測し、何かがその場所で起きる原因を調査できます。

最小二乗法（OLS）は、最もよく知られている回帰分析手法です。これは、すべての回帰分析の適切な開始点でもあります。理解または予測しようとしている変数またはプロセスのグローバル モデルを作成し、そのプロセスを表す単一の回帰方程式を作成します。

最小二乗法による回帰分析と地理空間加重回帰分析の両方について学習するのに役立つ優れた資料がいくつかあります。まず、「回帰分析の基本」を読むか、Esri Virtual Campus にある 1 時間の無料 Web セミナー「Regression Analysis Basics」をご覧ください。次に、「Regression Analysis tutorial」を学習してください。自分で回帰モデルを作成しはじめたら、「最小二乗法の結果の解釈」を参照すると、最小二乗法の出力と診断結果を理解するのに役立ちます。

参考資料

Mitchell, Andy『The ESRI Guide to GIS Analysis, Volume 2』ESRI Press, 2005

Wooldridge, J. M. 著、『Introductory Econometrics: A Modern Approach』South-Western, Mason, Ohio, 2003

Hamilton, Lawrence C. 著、『Regression with Graphics』（Brooks/Cole、1992）