判別分析とは？
判別分析とは、データをいくつかのグループに分けるための統計手法です。例えば、動物の特徴データをもとに「猫」か「犬」かを判別したいときに使います。
この方法では、与えられた特徴がどのグループに一番合っているかを見つけることが目的です。分類問題とも言われます。
判別分析は、複数の特徴量（たとえば体重や高さ、毛の長さなど）を組み合わせて、事前に決められたグループにデータを振り分けることができます。
代表的な判別分析には「線形判別分析（LDA）」や「二次判別分析（QDA）」があります。
生活の中では、Eメールの迷惑メール判定や病気の有無の判断などに応用されています。
重回帰分析とは？
重回帰分析は、ある結果に影響を与える複数の要因を調べるための方法です。
例えば、テストの点数を決める要素として「勉強時間」「睡眠時間」「授業の出席率」など複数の要因があるとき、どの要因がどれだけ点数に影響しているか調べることができます。
連続した数値を予測する回帰問題に用いられます。
簡単に言うと、「結果（目的変数）」を説明するための「原因（説明変数）」が複数あるときに、その影響の度合いを数式で表すことが重回帰分析です。
学校の成績に限らず、ビジネスで売上予測をするときや科学実験でのデータ分析などに使われています。
判別分析と重回帰分析の違い
判別分析と重回帰分析はどちらも統計解析の手法ですが、目的が大きく異なります。
判別分析は「データをどのグループに分類するか」を目的にしています。
一方、重回帰分析は「結果を予測し、その原因を理解する」目的で使われます。
もっと詳しく違いをまとめると以下の表の通りです。
ding="5">| 項目 | 判別分析 | 重回帰分析 |
|---|
| 目的 | データのグループ分類 | 結果の予測と原因分析 |
| 扱う変数 | カテゴリ変数のラベル（例：グループ名） | 連続変数（数値の予測） |
| 分析タイプ | 分類問題 | 回帰問題 |
| 代表的な手法 | 線形判別分析（LDA）
二次判別分析（QDA） | 単回帰分析
重回帰分析 |
| 利用例 | メールの迷惑メール判定
病気か健康かの判別 | 売上の予測
成績の予測 |
able>
このように、判別分析は「グループわけ」、重回帰分析は「数値の予測」と目的そのものが違うため扱うデータや結果も異なるのです。
また、判別分析はむしろ「どのグループに属するかの判定をしたい」場合に、重回帰分析は「結果の値がいくつかを予測したい」場合に使い分けられます。
統計学では目的や問題設定によって使う分析の種類を変えることが大切です。
初心者の方は、まず「分類か予測か」によってどちらを使うか考えるのが良いでしょう。
ピックアップ解説判別分析はデータをグループ分けする方法ですが、実はその背後には「グループ間の差をできるだけはっきりさせる」という考え方があります。たとえば、スポーツチームのファンの好みを調べるとき、判別分析は好きなチームごとに特徴をまとめて、他のチームと違うポイントを見つけるのに使えます。単なる分類だけでなく、グループの特徴を掘り下げる面白さが判別分析の魅力です。だから判別分析は、単に分けるだけじゃなく「なぜ分かれるのか？」という問いにも答えてくれるんですね。
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