中嶋悟
名前：中嶋 悟（なかじま さとる） ニックネーム：サトルン 年齢：28歳 性別：男性 職業：会社員（IT系メーカー・マーケティング部門） 通勤場所：東京都千代田区・本社オフィス 通勤時間：片道約45分（電車＋徒歩） 居住地：東京都杉並区・阿佐ヶ谷の1LDKマンション 出身地：神奈川県横浜市 身長：175cm 血液型：A型 誕生日：1997年5月12日 趣味：比較記事を書くこと、カメラ散歩、ガジェット収集、カフェ巡り、映画鑑賞（特に洋画）、料理（最近はスパイスカレー作りにハマり中） 性格：分析好き・好奇心旺盛・マイペース・几帳面だけど時々おおざっぱ・物事をとことん調べたくなるタイプ 1日（平日）のタイムスケジュール 6:30 起床。まずはコーヒーを淹れながらニュースとSNSチェック 7:00 朝食（自作のオートミールorトースト）、ブログの下書きや記事ネタ整理 8:00 出勤準備 8:30 電車で通勤（この間にポッドキャストやオーディオブックでインプット） 9:15 出社。午前は資料作成やメール返信 12:00 ランチはオフィス近くの定食屋かカフェ 13:00 午後は会議やマーケティング企画立案、データ分析 18:00 退社 19:00 帰宅途中にスーパー寄って買い物 19:30 夕食＆YouTubeやNetflixでリラックスタイム 21:00 ブログ執筆や写真編集、次の記事の構成作成 23:00 読書（比較記事のネタ探しも兼ねる） 23:45 就寝準備 24:00 就寝
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。
| 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 |
